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本发明涉及医疗影像处理技术领域，公开了一种基于图像识别的神经肿瘤识别定位方法及系统，获取患者的神经医学图像，对图像进行预处理，利用Transformer‑ConvNet混合模型对预处理后的图像进行特征提取，将提取到的特征输入到分类器中，进行肿瘤的初步识别，若初步识别存在肿瘤，利用基于可变形卷积的RPN网络在图像中生成包含肿瘤的候选区域，采用全连接神经网络对候选区域进行语义分割，确定肿瘤的具体位置和轮廓，根据肿瘤的具体位置和轮廓，结合肿瘤的形态学特征，生成最终的识别结果；本发明能够更高效、准确地识别和定位神经肿瘤，为临床诊断和治疗提供了有力的支持。

本发明涉及质量追溯技术领域，具体为一种中药材产品质量控制及追溯方法及系统，包括以下步骤，获取重量并筛选药材，绑定标签形成索引，校验时间差判定异常，锁定追溯权限并更新日志，筛选合格药材生成追溯数据清单。本发明中，通过处理后的中药材重量实现精准筛选，排除不符标准药材，增强源头控制力，绑定过程同步状态标识与标签编号，保障追溯信息专属性，时间差值比对机制识别数据异常，实现对信息滞后的主动校验，提升预警能力，异常状态触发追溯限制标记，形成信息闭环，防止风险药材误入可追溯链，质量状态与时间状态交叉筛查，构建双因过滤模型，提升溯源数据可靠性，建立全过程动态质量控制和追溯路径。