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龙图腾网恭喜深圳硅基智能科技有限公司申请的专利人工神经网络模块的优化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：CN115049602B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202210631673.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权人工神经网络模块的优化方法是由彭璨设计研发完成，并于2020-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本人工神经网络模块的优化方法在说明书摘要公布了：本公开描述了一种人工神经网络模块的优化方法，人工神经网络模块用于眼底病变识别，优化方法包括：准备训练数据集，训练数据集包括多张带有病变的检查图像以及与检查图像关联的具有病变标注结果的标注图像；对检查图像进行特征提取以获得特征图，并且基于注意力机制对检查图像进行处理以得到注意力热度图；利用第一人工神经网络对检查图像进行分类，并结合标注图像得到第一损失函数，利用第二人工神经网络模块基于特征图和注意力热度图对检查图像进行分类，并结合标注结果得到第二损失函数，利用第三人工神经网络对检查图像进行无病判别得到第三损失函数。通过组合此三种损失函数，能够有效地提高对组织病变进行组织病变识别的准确性。

本发明授权人工神经网络模块的优化方法在权利要求书中公布了：1.一种人工神经网络模块的优化方法，所述人工神经网络模块用于眼底病变识别，其特征在于，所述优化方法包括：准备训练数据集，所述训练数据集包括多张检查图像以及与所述检查图像关联的标注图像，所述标注图像包括有病变的标注结果或无病变的标注结果；将所述训练数据集输入人工神经网络模块，基于所述检查图像获得第一识别结果，基于所述检查图像和注意力热度图获得第二识别结果，基于所述检查图像和互补注意力热度图获得第三识别结果，在所述注意力热度图和所述互补注意力热度图中，位置相同的像素所对应的两个像素值的和为恒定值；基于所述第一识别结果、所述第二识别结果、所述第三识别结果和所述标注图像获得总损失函数，所述总损失函数包括第一损失项、第二损失项和第三损失项，所述第一损失项用于评估所述第一识别结果与所述标注结果之间的不一致程度，所述第二损失项用于评估所述第二识别结果与所述第一识别结果的不一致程度，所述第三损失项用于评估所述第三识别结果与无病变的标注结果之间的不一致程度；利用所述总损失函数对所述人工神经网络模块进行训练。

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