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龙图腾网获悉安徽中医药大学申请的专利一种用于医学图像的多标签分类方法及装置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：CN119851048B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202510329043.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种用于医学图像的多标签分类方法及装置是由谷宗运;张冠宇;金力;王思恬;赵欣冉;张稚圆设计研发完成，并于2025-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于医学图像的多标签分类方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种用于图像的多标签分类方法及装置，该方法包括：获取待处理图像；利用训练好的第一网络提取待处理图像的特征，得到第一特征；根据第一特征、以及预设的第二特征，得到各标签的预测得分；根据各标签的预测得分、以及预设的得分阈值，得到待处理图像的分类标签。该方法通过训练好的第一网络来对图像的特征进行提取，并根据预设的、用于表征各标签语义特征及其相关性信息的第二特征来对第一网络提取的特征进行处理，从而得到所有标签的预测得分，该预测得分在预测时，不仅考虑了图像本身的特征，还考虑了各标签之间的关联性，从而实现了图像特征和标签拓扑的深度融合，使得多标签分类结果更加准确。

本发明授权一种用于医学图像的多标签分类方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种用于医学图像的多标签分类方法，其特征在于，包括：获取待处理图像；利用训练好的第一网络提取所述待处理图像的特征，得到第一特征，其中，所述第一网络包括融合了小波变换增强卷积的稠密连接卷积网络，所述第一特征用于表征所述待处理图像的视觉特征；根据所述第一特征、以及预设的第二特征，得到各标签的预测得分，其中，所述第二特征用于表征各标签的语义特征及其相关性信息；根据各标签的所述预测得分、以及预设的得分阈值，得到所述待处理图像的分类标签；所述第二特征通过如下步骤获得：根据用于训练所述第一网络的训练集，得到训练集标签文件、以及标签单词词汇表；根据所述训练集标签文件，得到相关性矩阵，所述相关性矩阵用于表征标签之间的相关性；根据所述标签单词词汇表，得到所有标签的词向量；根据所述相关性矩阵和所有标签的词向量，得到所述第二特征；根据所述训练集标签文件，得到相关性矩阵，所述相关性矩阵用于表征标签之间的相关性，包括：根据所述训练集标签文件，统计每对标签同时出现的次数，得到第一矩阵；对所述第一矩阵进行预处理，得到第二矩阵，以减少噪声和冗余信息；利用训练好的第二网络对所述第二矩阵进行处理，得到第三矩阵，所述第二网络通过自注意力机制动态建模标签节点之间的关系；将所述第三矩阵优化为适合图卷积网络使用的矩阵，得到所述相关性矩阵。

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