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龙图腾网恭喜苏州国科康成医疗科技有限公司申请的专利一种肺炎CT影像病原学分类方法、系统和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：CN119625443B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202510168391.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种肺炎CT影像病原学分类方法、系统和介质是由李勇刚;戴亚康;钱旭升;王欣设计研发完成，并于2025-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种肺炎CT影像病原学分类方法、系统和介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种肺炎CT影像病原学分类方法、系统和介质，方法包括：构建训练集；进行特征提取；进行半监督学习训练，包括对有标签影像的监督学习以及基于预测概率和自适应置信度阈值为无标签影像赋予伪标签；进行对比学习训练，包括对剩余无标签影像的自监督对比学习，联合有标签影像和伪标签影像共同进行有监督对比学习；构造联合损失函数，并进行反向传播优化；重复进行特征提取、半监督学习、对比学习和损失函数优化的步骤，直至训练完成；基于训练完成的特征提取网络和分类头，建立分类系统，使用分类系统对肺炎CT影像进行分类。本发明通过置信度阈值逐类别迭代优化机制获得了高质量伪标签，利用动态加权平衡损失有效缓解类别不平衡问题。

本发明授权一种肺炎CT影像病原学分类方法、系统和介质在权利要求书中公布了：1.一种肺炎CT影像病原学分类方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、收集肺炎CT影像构建训练集，所述影像包括有标签影像和无标签影像；S2、利用特征提取网络对所述影像进行特征提取，生成对应的特征向量；S3、进行半监督学习训练：将所述影像的特征向量输入分类头进行分类预测，得到预测概率；基于预测概率，对所述有标签影像进行监督学习；基于预测概率和生成的自适应置信度阈值，为所述无标签影像赋予伪标签，每个类别的所述自适应置信度阈值基于当前的所述无标签影像的平均预测置信度和各类别的平均预测概率确定；S4、进行对比学习训练：基于赋予的伪标签，将所述影像区分为剩余无标签影像、有标签影像和伪标签影像，对所述剩余无标签影像进行自监督对比学习，联合所述有标签影像和伪标签影像共同进行有监督对比学习；S5、基于所述监督学习、所述自监督对比学习和所述有监督对比学习构造联合损失函数，并进行反向传播优化；S6、重复步骤S2至步骤S5进行迭代训练，直至训练完成；S7、基于训练完成的特征提取网络和分类头，建立肺炎CT影像病原学分类系统，使用所述分类系统对肺炎CT影像进行分类；其中，在步骤S3中，基于所述无标签影像的预测概率确定预测类别和预测置信度，为所述预测置信度大于或等于对应类别的自适应置信度阈值的无标签影像赋予伪标签，生成所述自适应置信度阈值的公式如下： 其中，为第t次迭代时第y类的自适应置信度阈值，为第t次迭代时无标签影像的平均预测置信度，为第t次迭代时第y类的平均预测概率，为无标签影像的数量，为第t次迭代时第i例无标签影像的预测置信度，为第t次迭代时第i例无标签影像为第y类的概率，为第t次迭代时特征提取网络的参数。

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