买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉苏州可帮基因科技有限公司申请的专利癌症分级预测方法、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：CN119693666B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510213051.0，技术领域涉及：G06V10/762；该发明授权癌症分级预测方法、装置、设备及存储介质是由徐清华;文虎儿;杨肖;宫运波设计研发完成，并于2025-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本癌症分级预测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种癌症分级预测方法、装置、设备及存储介质，包括：收集患者的病理图像及其对应分级标注信息，并预处理，将其划分为若干图像块；利用每个病理图像的图像块训练自监督学习模型；利用聚类算法对图像块编码向量进行聚类，将每个病理图像的图像块编码向量聚类为若干个类别区域；对每个类别区域的图像块编码向量进行特征采样，并将采样后的图像块编码向量进行特征融合，得到每个病理图像的图像融合特征；利用每个病理图像的具有类别区域信息的图像融合特征训练癌症分级模型，癌症分级模型用于预测癌症分级；将训练好的模型应用在待分析病理图像，预测癌症分级。本发明能够对癌症进行准确分级，有助于及时发现疾病、制定治疗方案。

本发明授权癌症分级预测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.癌症分级预测方法，其特征在于，包括： 步骤S1：收集患者的宫颈鳞癌病理图像及其对应分级标注信息； 分级类别包括：无病变、轻度宫颈病变、中度至重度宫颈病变以及其它非典型代表； 步骤S2：将收集的每个病理图像进行预处理； 步骤S3：将预处理后的每个病理图像划分为若干图像块； 步骤S4：利用步骤S3获得的每个病理图像的图像块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，获得每个图像块的图像块编码向量； 步骤S5：利用聚类算法对步骤S4获得的图像块编码向量进行聚类，将每个病理图像的图像块编码向量聚类为若干个类别区域； 步骤S6：对每个类别区域的图像块编码向量进行特征采样，并将采样后的图像块编码向量进行特征融合，得到每个病理图像的图像融合特征； 所述步骤S6包括： 步骤S6.1：对每个病理图像的每个类别区域的图像块编码向量进行特征采样，选取每个类别区域内具有代表性的图像块编码向量； 步骤S6.2：将采样后的每个类别区域内的所有图像块编码向量进行特征拼接，得到每个类别区域的区域融合特征； 步骤S6.3：将每个病理图像的所有类别区域的区域融合特征进行特征拼接，得到每个病理图像的图像融合特征； 步骤S7：利用步骤S6获得的每个病理图像的具有类别区域信息的图像融合特征训练癌症分级模型，所述癌症分级模型基于类别区域信息，能够捕捉病理图像中的细微变化，包括细胞形态、结构异质性以及肿瘤微环境的特征，考虑不同类别区域之间的影响和类别区域内部的影响，用于预测宫颈鳞癌的分级类别； 步骤S8：将训练好的模型应用在待分析病理图像，预测宫颈鳞癌的分级类别。

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苏州可帮基因科技有限公司，其通讯地址为：215600 江苏省苏州市张家港市冶金工业园(锦丰镇)锦兴路26号8号楼一层、二层；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”。