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龙图腾网获悉清华大学申请的专利病理图像检索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：CN114168781B 。

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：202111421612.4，技术领域涉及：G06F16/583；该发明授权病理图像检索方法及装置是由高跃;李胜锐设计研发完成，并于2021-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本病理图像检索方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及病理图像检索技术领域，特别涉及一种病理图像检索方法及装置，其中，方法包括：获取待查询的病理图像；生成待查询的病理图像的哈希编码；利用哈希编码在预设的数据库中进行检索，得到待查询的病理图像的查询结果，其中，数据库中包含由超图神经网络输出的高维特征表示转化得到的哈希编码和病理图像数据的对应关系。本申请实施例不但实现了兼顾局部与整体信息的全尺寸病理图像特征提取，并在无监督的条件下训练特征提取参数，实现更优的特征表示，以及哈希编码优化了检索匹配模式，极大地提升了检索性能。

本发明授权病理图像检索方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种病理图像检索方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待查询的病理图像； 生成所述待查询的病理图像的哈希编码；以及 利用所述哈希编码在预设的数据库中进行检索，得到所述待查询的病理图像的查询结果，其中，所述数据库中包含由超图神经网络输出的高维特征表示转化得到的哈希编码和病理图像数据的对应关系； 在利用所述哈希编码在所述预设的数据库中进行检索之前，还包括： 利用所述超图神经网络，提取并融合全尺寸病理图像的特征，得到训练后的超图神经网络； 将病理图像数据输入所述训练后的超图神经网络，生成高维特征表示，并将所述高维特征表示转化为对应的哈希编码，将所述哈希编码与所述病理图像数据对应存储，建立所述数据库； 所述利用所述超图神经网络，提取并融合全尺寸病理图像的特征，得到训练后的超图神经网络，包括： 对每张全尺寸病理图像进行预处理； 对于预处理后的所述每张全尺寸病理图像，在样本点之间构建超图； 将所述超图中整个超结点的信息通过超边进行传播，训练所述超图神经网络，并采用关键编码器和样本队列记录旧特征，将所述旧特征与所述超图神经网络的查询编码器生成的新特征对比，根据对比结果优化所述超图神经网络，得到所述训练后的超图神经网络； 所述对每张全尺寸病理图像进行预处理包括： 基于图像对比度，利用分割算法分割图像纯白色背景和有色有效区域；随机在所述病理图像有效区域采样；将每个采样后的所述区域图像分别通过已经预训练好的卷积残差网络，生成预处理后的原始特征表示。

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