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龙图腾网恭喜四川大学申请的专利基于对比学习的腹部淋巴结转移预测方法、系统、设备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：CN119295844B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202411833173.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于对比学习的腹部淋巴结转移预测方法、系统、设备是由张海仙;邹星宇;毛轶绩;郑玉玲;骆梦悦;毕琤设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于对比学习的腹部淋巴结转移预测方法、系统、设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于对比学习的腹部淋巴结转移预测方法、系统、设备，属于人工智能技术领域中淋巴结转移预测，其目的在于解决现有技术中模型训练时不会引导模型重点关注于某类种标签致使淋巴结转移预测准确率低的技术问题。其先将监督对比学习预训练后的特征提取模块中的参数迁移至特征提取器，并将特征提取器提取出来的特征输入简易转移预测网络，并由简易转移预测网络输出淋巴结转移概率；然后根据淋巴结转移概率计算得到各样本图像的贡献度；最后在实际训练淋巴结转移预测模型时，根据每个样本的贡献度进行排序，优先学习贡献度高的阳性样本，再学习贡献度高的阴性样本，最后处理难以明确分类的样本；这样可大大提高淋巴结转移预测准确率。

本发明授权基于对比学习的腹部淋巴结转移预测方法、系统、设备在权利要求书中公布了：1.一种基于对比学习的腹部淋巴结转移预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，获取样本及标签数据；获取腹部CT样本图像，并标注腹部CT样本图像中的淋巴结的位置信息以及对应患者级别的阴阳性，得到标签数据；步骤2，构建淋巴结转移预测模型；构建淋巴结转移预测模型，淋巴结转移预测模型包括特征提取模块、注意力模块、特征融合模块；特征提取模块包括依次设置的第一卷积块、第一2.5D卷积层、第二卷积块、第二2.5D卷积层、第三卷积块、线性层；第一卷积块、第二卷积块、第三卷积块均包括依次设置的卷积层、归一化层、激活层、丢失层和池化层；第一2.5D卷积层、第二2.5D卷积层均包括特征融合卷积层，特征融合卷积层将标注帧图像与上一帧图像、下一帧图像进行拼接后进行卷积处理，并输出特征图以及上一帧图像、下一帧图像；步骤3，预训练淋巴结转移预测模型；将步骤1中的腹部CT样本图像及标签数据输入步骤2构建的淋巴结转移预测模型，采用监督对比学习的方法对淋巴结转移预测模型进行预训练；步骤4，在线微调预测；构建与特征提取模块的结构相同的特征提取器，将预训练后的特征提取模块中的参数迁移至特征提取器；构建并训练简易转移预测网络，简易转移预测网络包括第一全连接层、归一化层、失活层、第二全连接层和激活层；腹部CT样本图像输入特征提取器，特征提取器输出的淋巴结特征输入简易转移预测网络，简易转移预测网络生成淋巴结转移概率，根据淋巴结转移概率计算该CT图像中各淋巴结的贡献度；步骤5，训练淋巴结转移预测模型；根据腹部CT图像中各淋巴结的贡献度，将腹部CT样本图像输入淋巴结转移预测模型进行训练，训练时样本输入顺序为：先输入贡献度高的阳性腹部淋巴结样本图像进行训练，再输入贡献度高的阴性腹部淋巴结样本图像，最后输入其余的腹部淋巴结样本图像；步骤6，实时转移预测；获取待预测的腹部CT图像，并输入步骤5训练好的淋巴结转移预测模型，淋巴结转移预测模型输出对应淋巴结为阳性的预测结果。

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