近日，由我校计算机学院教师、大数据智能信息处理实验室负责人邹倩颖等3人申请的专利《用于影像学肺炎判别的仿生模式识别改进方法》获得国家发明专利授权。该专利于2019年4月申请，在2020年11月获得授权。

该发明公开了一种用于影像学肺炎判别的仿生模式识别改进方法，包括健康X光片、病毒型肺炎X光片和细菌型肺炎X光片，将三类X光片图像归一化为同样大小的实验图像。此专利为解决传统问题，设计的改进仿生模式识别的肺炎判别算法主要有两部分，一是利用改进的卷积神经网络模型对肺炎图像进行特征提取；二是添加基于仿生模式识别的分类网络进行训练，进而得到分类网络。

该发明专利获得授权，体现了我校科学研究工作的不断进步，今后，学校科研工作将更加注重积累，深挖潜力，重点培育，激励创新，争取再创佳绩。