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龙图腾网恭喜中国石油大学(华东)申请的专利一种基于置信度校准的深层神经网络医疗图像诊断方法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：CN114549469B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202210166191.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于置信度校准的深层神经网络医疗图像诊断方法是由邓晓刚;江先晖;刘晓月;肖林勃设计研发完成，并于2022-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于置信度校准的深层神经网络医疗图像诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于置信度校准的深层神经网络医疗图像诊断方法，包括：采集已标注病症类别标签y的医疗图像样本x并进行数据清洗和归一化处理；训练神经网络模型LeNet‑5、ResNet‑18并将训练权重保存；将LeNet‑5作为教师网络，ResNet‑18作为学生网络，构建知识蒸馏模型；固定LeNet‑5的权重，将带病症类别标签y的医疗图像x同时重新输入至LeNet‑5和ResNet‑18神经网络模型中，从LeNet‑5模型的softmax层中获取每张医疗图像预测的病症类别对应的置信度得分；将前面得到的置信度得分与ResNet‑18的对应softmax层输出的置信度得分之间计算KL散度损失，并与ResNet‑18预测结果和真实标签之间的交叉熵损失加权得到新的损失函数，以微调ResNet‑18的网络参数，最终获得经过置信度校准后的深层神经网络模型ResNet‑18用于辅助医疗图像诊断过程。

本发明授权一种基于置信度校准的深层神经网络医疗图像诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于置信度校准的深层神经网络医疗图像诊断方法，其特征在于，包括：采集已标注好病症类别标签y的医疗图像训练样本x并进行数据清洗和归一化处理；训练浅层神经网络模型LeNet-5并将训练权重保存；训练深层神经网络模型ResNet-18并将训练权重保存；利用LeNet-5作为教师网络，ResNet-18作为学生网络，构建知识蒸馏网络模型；固定LeNet-5神经网络的权重，将上述带病症类别标签y的医疗图像x同时重新输入至已训练过的LeNet-5和ResNet-18神经网络模型中，从LeNet-5模型的softmax层输出中获取每张医疗图像预测的病症类别和对应的置信度得分；将前面得到的置信度得分与ResNet-18的对应softmax层输出的置信度得分之间计算KL散度损失，并与ResNet-18预测结果和真实标签之间的交叉熵损失加权得到新的损失函数，以此微调ResNet-18的网络参数，最终获得经过置信度校准后的深层神经网络模型ResNet-18用于辅助医疗诊断过程。

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