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申请/专利权人：北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院);北京天明创新数据科技有限公司

摘要：本发明提供了尘肺病的分级判定方法及相关设备，应用于数据处理领域。本申请获取训练样本集和原始DR胸片样本图像，对训练样本集进行预处理，生成标注后的训练样本，将标注后的训练样本输入至初始稳定扩散模型进行训练，生成目标稳定扩散模型，对原始DR胸片样本图像进行归一化处理，生成第一DR胸片样本图像，基于目标稳定扩散模型对第一DR胸片样本图像进行处理，生成第二DR胸片样本图像，获取第二DR胸片样本图像与标注后的训练样本的顶点变化数据；基于顶点变化数据对第二DR胸片样本图像进行肺野分割处理，生成目标DR胸片影像，将目标DR胸片影像加入训练样本集，基于预设分类模型对目标DR胸片影像进行分类处理，生成分类结果。

主权项：1.一种尘肺病的分级判定方法，其特征在于，包括：获取训练样本集和原始DR胸片样本图像；对所述训练样本集进行预处理，生成标注后的训练样本；将所述标注后的训练样本输入至初始稳定扩散模型进行训练，生成目标稳定扩散模型；对所述原始DR胸片样本图像进行归一化处理，生成第一DR胸片样本图像；基于所述目标稳定扩散模型对所述第一DR胸片样本图像进行处理，生成第二DR胸片样本图像；获取所述第二DR胸片样本图像与所述标注后的训练样本的顶点变化数据，其中，所述顶点变化数据包括所述第二DR胸片样本图像对应的二维坐标信息和三维坐标信息；基于所述顶点变化数据对所述第二DR胸片样本图像进行肺野分割处理，生成目标DR胸片影像；将所述目标DR胸片影像加入所述训练样本集，以供所述稳定扩散模型进行更新；基于预设分类模型对所述目标DR胸片影像进行分类处理，生成分类结果，其中，所述分类结果表征所述目标DR胸片影像对应的病理周期；所述基于预设分类模型对所述目标DR胸片影像进行分类处理，生成分类结果，包括：对所述目标DR胸片影像进行灰度化处理，生成初始色彩图像；对所述初始色彩图像进行切片处理，依次生成多张连续的切片图像；对所述切片图像进行处理，生成多通道图像；将所述多通道图像输入残差神经网络模型进行处理，生成初始色彩图像；基于所述初始色彩图像获取初始特征；基于所述残差神经网络模型对所述初始色彩图像进行归一化处理，生成预设尺寸大小的目标色彩图像；基于所述残差神经网络模型对所述预设尺寸大小的目标色彩图像进行全局平均池化处理，生成目标特征；基于所述目标特征生成分类结果。

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