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龙图腾网恭喜众阳健康科技集团有限公司申请的专利一种医学图像肺炎区域分割智能诊断系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114387283B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111586633.1，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种医学图像肺炎区域分割智能诊断系统是由侯高琦;吴军;鞠海涛;樊昭磊;李传鹏;颜红建设计研发完成，并于2021-12-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种医学图像肺炎区域分割智能诊断系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种医学图像肺炎区域分割智能诊断系统，对医学图像进行格式转换和预处理；利用预训练的神经网络模型对预处理后的图像进行处理，得到肺炎区域分割结果；神经网络模型的训练过程包括：构建初步的神经网络模型；将作为样本的预处理后的医学图像中的背景当作正样本，肺炎感染区域当作负样本，输入到构建的神经网络模型进行解码操作；将图像对应的掩码进行反转操作；构建损失函数，利用损失函数优化神经网络模型的参数，直至预测结果符合要求，以此时的神经网络模型为预训练的神经网络模型；将预测结果的掩码进行复原，确定肺炎区域分割结果。本发明能够提高执行速度且提高分割精度与准确度。

本发明授权一种医学图像肺炎区域分割智能诊断系统在权利要求书中公布了：1.一种医学图像肺炎区域分割智能诊断系统，其特征是：包括：预处理模块，被配置为对医学图像进行格式转换；肺炎区域分割模块，被配置为利用预训练的神经网络模型对预处理后的图像进行处理，得到肺炎区域分割结果；所述肺炎区域分割模块包括：神经网络模型构建模块，被配置为构建初步的神经网络模型；解码模块，被配置为将作为样本的预处理后的医学图像中的背景当作正样本，肺炎感染区域当作负样本，输入到构建的神经网络模型进行解码操作；反转模块，被配置为将图像对应的掩码进行反转操作；优化模块，被配置为构建损失函数，利用损失函数优化神经网络模型的参数，直至预测结果符合要求，以此时的神经网络模型为预训练的神经网络模型；复原模块，被配置为将预测结果的掩码进行复原，确定肺炎区域分割结果；所述反转模块被配置为将图像对应的掩码0置为1，1置为0；所述损失函数为相似度损失函数和交叉熵损失函数之和；所述相似度损失函数从IOU方向把控模型的分割准确性，交叉熵损失从像素级别保证模型的分类精度；所述损失函数包括两个：（1）Dice系数与DiceLossDice系数是一种集合相似度度量函数，用于计算两个样本的相似度，取值范围在[0,1]： 其中|X∩Y|是X和Y之间的交集，|X|和|Y|分别表示X和Y的元素的个数，其中，分子的系数为2，是因为分母存在重复计算X和Y之间的共同元素的原因,加1是防止分母为0，DiceLoss：=1；（2）交叉熵损失： ＝-其中是模型预测样本是正例的概率,是样本标签，如果样本属于正例，取值为1，否则取值为0；最终损失函数： DiceLoss从IOU方向宏观把控分割准确性，交叉熵损失从像素级别保证分类精度。

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