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龙图腾网恭喜深圳开立生物医疗科技股份有限公司申请的专利一种乳腺超声图像分级方法、装置及电子设备和存储介质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：CN113592835B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202110897656.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种乳腺超声图像分级方法、装置及电子设备和存储介质是由王艳;赵万明;陈欣设计研发完成，并于2021-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种乳腺超声图像分级方法、装置及电子设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种乳腺超声图像分级方法、装置及一种电子设备和计算机可读存储介质，该方法包括：获取目标乳腺超声图像，将目标乳腺超声图像输入训练完成的深度学习模型中预测目标乳腺超声图像对应的目标恶性风险系数；确定目标恶性风险系数所属的目标预测恶性风险系数范围，并根据预先建立的预测恶性风险系数范围与BI‑RADS分级之间的映射关系确定目标预测恶性风险系数范围对应的目标BI‑RADS分级。本申请提供的乳腺超声图像分级方法，提高了乳腺超声图像BI‑RADS分级的准确性。

本发明授权一种乳腺超声图像分级方法、装置及电子设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种乳腺超声图像分级方法，其特征在于，包括：获取目标乳腺超声图像，将所述目标乳腺超声图像输入训练完成的深度学习模型中预测所述目标乳腺超声图像对应的目标恶性风险系数；确定所述目标恶性风险系数所属的目标预测恶性风险系数范围，并根据预先建立的预测恶性风险系数范围与BI-RADS分级之间的映射关系确定所述目标预测恶性风险系数范围对应的目标BI-RADS分级；其中，还包括：获取实验数据集；其中，所述实验数据集包括多幅乳腺超声图像；根据病理结果对所述实验数据集中的乳腺超声图像进行病灶良恶性标签的标注；将所述实验数据集输入训练完成的深度学习模型中，得到每幅所述乳腺超声图像对应的预测恶性风险系数；基于所述预测恶性风险系数将所有所述乳腺超声图像划分为多个分组，并确定每个所述分组对应的预测恶性风险系数范围；基于每个所述分组中所述乳腺超声图像的病灶良恶性标签确定每个所述分组对应的实际恶性风险系数范围；根据每个所述分组对应的预测恶性风险系数范围和实际恶性风险系数范围建立预测恶性风险系数范围与实际恶性风险系数范围之间的映射关系；确定实际恶性风险系数范围与BI-RADS分级之间的映射关系，并根据预测恶性风险系数范围与实际恶性风险系数范围之间的映射关系、实际恶性风险系数范围与BI-RADS分级之间的映射关系建立预测恶性风险系数范围与BI-RADS分级之间的映射关系。

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