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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种脑出血病灶检测模型的训练方法、检测方法及系统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：CN121746385B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202610219656.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种脑出血病灶检测模型的训练方法、检测方法及系统是由喻莉;尚曹志设计研发完成，并于2026-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种脑出血病灶检测模型的训练方法、检测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种脑出血病灶检测模型的训练方法、检测方法及系统，属于医学图像检测技术领域；构建了相对类激活图与原型类激活图的双路监督信号；通过将脑部图像的逻辑预测分数图逐像素减去背景区域的最大逻辑预测分数来生成相对类激活图，有效抑制了由病灶和背景多样性所引发的预测分数平滑问题。相对类激活图通过凸显前景与背景响应之间的相对差异，显著锐化了定位响应图，使其对阈值的鲁棒性增强。通过强制将相对类激活图与原型类激活图保持一致，实现了对模型定位行为的双重校准与精炼，不仅为模型提供了自洽性校验，更能有效纠正因平滑激活导致的定位模糊问题，能够在无需像素级标注的情况下，实现精准地脑出血检测。

本发明授权一种脑出血病灶检测模型的训练方法、检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种脑出血病灶检测模型的训练方法，其特征在于，包括：将训练集中的脑部图像样本分批次输入至脑出血病灶检测模型中进行多轮训练；其中，所述模型包括：特征提取模块、诊断模块和定位模块；每一轮训练过程包括： 将当前批次下的每一个脑部图像样本T输入至所述模型中：特征提取模块用于对脑部图像样本T进行特征提取，得到特征图F；诊断模块用于将特征图F映射为逻辑预测分数图L，进而得到T是否为脑出血图像的分类结果；定位模块用于当T为脑出血图像时，将L依次经过ReLU函数处理和归一化处理，得到类激活图，进而得到T中脑出血病灶区域的检测结果； 将当前批次下分类结果为脑出血图像的脑部图像样本作为拟脑出血图像；针对每一个拟脑出血图像：对其特征图分别基于其类激活图和背景类激活图进行加权平均池化得到对应的前景特征和背景特征；；计算中每一个像素点位置处的特征分别与和的相似度，得到对应的前景相似度图和背景相似度图；将与做差后依次经过ReLU函数处理和归一化处理，得到所对应的原型类激活图；针对中的每一个像素点位置，比较与中对应位置处相似度值的大小，将较大相似度值所对应的区域类型作为该像素点位置所属的区域类型，从而得到所对应的伪标签图；基于确定所对应的逻辑预测分数图中的背景区域；将逐像素与中的最大逻辑预测分数作差后，依次经过ReLU函数处理和归一化处理，得到所对应的相对类激活图； 通过最小化当前批次的分类损失和一致性损失，对所述模型进行训练；所述一致性损失表征当前批次下各拟脑出血图像所对应的原型类激活图和相对类激活图之间的差异损失之和。

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