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龙图腾网获悉苏州可帮基因科技有限公司申请的专利生物标志物预测方法、装置、设备及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：CN120013931B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202510481096.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权生物标志物预测方法、装置、设备及存储介质是由叶定伟;徐清华;文虎儿;杨肖设计研发完成，并于2025-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本生物标志物预测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种生物标志物预测方法、装置、设备及存储介质，包括：收集患者的病理图像及其对应标注信息，并进行预处理，建立生物标志物数据集和肿瘤分割数据集；利用生物标志物数据集训练自监督学习模型；利用肿瘤分割数据集的图像片特征训练肿瘤分割模型；采用训练好的肿瘤分割模型预测生物标志物数据集内每个图像块及对应图像片的肿瘤概率；基于预测结果，筛选优化生物标志物数据集内的图像块，生成新的生物标志物数据集；利用新的生物标志物数据集的图像片特征训练生物标志物预测模型；将训练好的模型应用待分析的病理图像。本发明可以有效对生物标志物的状态进行预测，预测精度高，可有效的减轻临床病理医生的负担。

本发明授权生物标志物预测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.生物标志物预测方法，其特征在于，包括： 步骤S1：收集患者的病理图像及其对应标注信息； 步骤S2：将收集的每个病理图像划分为若干图像块，并进行预处理； 步骤S3：基于预处理后的图像块，建立生物标志物数据集和肿瘤分割数据集； 所述生物标志物数据集包括：标注有生物标志物诊断结果的图像块； 所述肿瘤分割数据集包括：标注有肿瘤和正常组织的图像块； 步骤S4：利用生物标志物数据集训练自监督学习模型，所述自监督学习模型用于将每个图像块划分为若干图像片，并提取每个图像片的图像片特征； 步骤S5：采用训练好的自监督学习模型将肿瘤分割数据集内每个图像块划分为若干图像片，并提取每个图像片的图像片特征； 步骤S6：利用步骤S5获得的肿瘤分割数据集的图像片特征训练肿瘤分割模型，所述肿瘤分割模型用于预测每个图像块及对应图像片的肿瘤概率； 步骤S7：采用训练好的肿瘤分割模型预测生物标志物数据集内每个图像块及对应图像片的肿瘤概率； 步骤S8：基于步骤S7的预测结果，筛选优化生物标志物数据集内的图像块，生成新的生物标志物数据集； 步骤S9：采用训练好的自监督学习模型将新的生物标志物数据集内每个图像块划分为若干图像片，并提取每个图像片的图像片特征； 步骤S10：利用步骤S9获得的新的生物标志物数据集的图像片特征训练生物标志物预测模型，所述生物标志物预测模型用于预测患者的生物标志物状态； 步骤S11：将训练好的自监督学习模型、肿瘤分割模型、生物标志物预测模型应用待分析的病理图像，预测生物标志物状态。

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