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龙图腾网获悉深圳市人民医院;平安科技(深圳)有限公司申请的专利一种基于深度学习的乳腺癌基因分型预测方法及装置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：CN117976038B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202311703930.9，技术领域涉及：G16B20/00；该发明授权一种基于深度学习的乳腺癌基因分型预测方法及装置是由曹圳杰;于江波;袁家琳;马捷设计研发完成，并于2023-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的乳腺癌基因分型预测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于深度学习的乳腺癌基因分型预测方法及装置。包括：依据样本医学影像集合和样本基因分型对初始基因分型预测模型进行训练，得到训练完成的基因分型预测模型；其中，初始基因分型预测模型包括依次连接的输入层、分支网络集合、融合层和全连接块；分支网络集合包括与每一类型的乳腺医学影像对应的分支网络；获取目标医学影像集合；使用训练完成的基因分型预测模型对目标医学影像集合进行处理，得到目标基因分型。通过设置多个分支网络对不同类型的医学影像进行特征提取，可以捕获每种图像类型的重要特征；通过对来自多个分支的信息进行融合处理，综合考虑不同模态的信息，有助于提高模型预测的准确性和泛化能力。

本发明授权一种基于深度学习的乳腺癌基因分型预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的乳腺癌基因分型预测方法，其特征在于，包括： 获取样本癌变乳腺的样本医学影像集合和样本基因分型；其中，所述样本医学影像集合包括至少三种不同类型的乳腺医学影像；所述乳腺医学影像的类型包括：X射线图像、MRIT1加权成像、MRIT2加权成像、MRI弥散加权成像和MRI动态增强扫描图像； 依据所述样本医学影像集合和所述样本基因分型对初始基因分型预测模型进行训练，得到训练完成的基因分型预测模型；其中，所述初始基因分型预测模型包括依次连接的输入层、分支网络集合、融合层和全连接块；所述分支网络集合包括与每一类型的乳腺医学影像对应的分支网络；每个分支网络是一个独立的卷积神经网络，用于处理特定类型的影像数据，并提取特定类型影像的相关特征；所述依据所述样本医学影像集合和所述样本基因分型对初始基因分型预测模型进行训练，得到训练完成的基因分型预测模型的步骤包括：将所述样本医学影像集合和遮蔽医学影像集合输入初始基因分型预测模型，得到预测基因分型；依据所述预测基因分型和所述样本基因分型计算所述初始基因分型预测模型的损失值；调整所述初始基因分型预测模型的参数，直至所述损失值小于预设值； 获取目标癌变乳腺的目标医学影像集合；其中，所述样本医学影像集合包括至少一种类型的乳腺医学影像； 使用所述训练完成的基因分型预测模型对所述目标医学影像集合进行处理，得到所述目标癌变乳腺的目标基因分型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人深圳市人民医院;平安科技(深圳)有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市罗湖区东门北路1017号大院；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。