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龙图腾网获悉南昌大学第一附属医院申请的专利一种基于多任务学习的胃癌病理图像处理方法及系统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：CN120163828B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510649586.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于多任务学习的胃癌病理图像处理方法及系统是由曹毅;姚启鹏;涂轶;曾庆文设计研发完成，并于2025-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多任务学习的胃癌病理图像处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及医疗数据处理技术领域，具体涉及一种基于多任务学习的胃癌病理图像处理方法及系统。一种基于多任务学习的胃癌病理图像处理系统，包括：胃癌病理图像获取模块和胃癌病理情况分析模块。本发明设置的胃癌病理情况分析模型通过对胃癌病理图像进行分割，并将分割出的不同的结构视为特征节点构建空间邻接图、连通性图和病理关联图，从结构之间的邻接关系、连通关系和病理关联来针对性地学习胃癌病理图像中的特征，并且通过胃癌病理知识图谱来对胃癌病理图像中不同结构的特征和不同结构特征之间的联系进行强化，进而提升对胃癌病理图像的分析能力。

本发明授权一种基于多任务学习的胃癌病理图像处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多任务学习的胃癌病理图像处理方法，其特征在于，包括： 获取患者的胃癌病理图像，再将胃癌病理图像送入胃癌病理情况分析模型进行处理，输出对应的胃癌病理情况报告； 在胃癌病理情况分析模型中设置结构分割层、形状卷积核掩码参数构建层、图结构特征提取层和胃癌病理特征融合层，结构分割层将胃癌病理图像中的不同结构进行分割，形状卷积核掩码参数构建层对分割的不同结构设置对应的卷积核进行后续的特征提取，图结构特征提取层基于不同结构之间的邻接关系、连通关系和病理关联进行特征提取，胃癌病理特征融合层基于胃癌病理知识图谱对胃癌病理图像中不同结构的特征和不同结构特征之间的联系进行强化； 胃癌病理情况分析模型包括结构分割层、形状卷积核掩码参数构建层、结构特征提取层、图结构特征提取层、胃癌病理特征融合层、胃癌情况多任务分析层和胃癌病理情况报告输出层，其中结构分割层用于对胃癌病理图像中的不同结构进行分割，输出若干个结构区域检测框和对应的结构类型特征编码，并将结构区域检测框映射至胃癌病理图像，生成结构区域图像；形状卷积核掩码参数构建层用于对结构区域检测框和对应的结构类型特征编码进行处理，输出结构区域检测框对应的形状卷积核掩码参数；结构特征提取层用于将结构区域图像进行特征提取，输出对应的结构特征，在特征提取过程中，通过结构区域图像对应的形状卷积核掩码参数对卷积核进行点积处理；图结构特征提取层用于将结构特征和对应的结构类型特征编码拼接，构建病理特征节点，并基于病理特征节点构建空间邻接图、连通性图和病理关联图，根据空间邻接图、连通性图和病理关联图分别进行图结构特征提取，构建对应的空间特征图、连通性特征图和病理关联特征图；胃癌病理特征融合层用于将空间特征图、连通性特征图和病理关联特征图进行加权融合，构建聚合特征图，并基于病理特征节点对胃癌病理知识图谱进行查询，构建病理知识特征图，基于聚合特征图和病理知识特征图执行自注意力机制操作，构建病理融合特征图；胃癌情况多任务分析层中包括Lauren分型单元和病理分期单元，用于对病理融合特征图进行处理，输出对应的Lauren分型标签和病理分期标签；胃癌病理情况报告输出层用于将Lauren分型标签和病理分期标签组成胃癌病理情况报告输出。

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南昌大学第一附属医院，其通讯地址为：330000 江西省南昌市东湖区永外正街17号；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”。