智准医疗科技(南京)有限公司徐军获国家专利权
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龙图腾网获悉智准医疗科技(南京)有限公司申请的专利一种基于多层级视觉基础模型特征融合的前列腺格利森自动分级方法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：CN119810833B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411877619.0，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权一种基于多层级视觉基础模型特征融合的前列腺格利森自动分级方法是由徐军;陈德品;蔡程飞设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于多层级视觉基础模型特征融合的前列腺格利森自动分级方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于多层级视觉基础模型特征融合的前列腺格利森自动分级方法，包括：步骤1，数据收集和预处理；步骤2，训练基础模型；步骤3，使用训练好的模型提取多分辨率下图像特征，使用单细胞形态及拓扑学图谱框架sc‑MTOP提取单细胞特征；步骤4，采用格利森分级预测模型完成前列腺格利森自动分级。本发明通过融合多分辨率图像特征与单细胞特征，实现了更精确的前列腺癌病理图像格利森分级。利用多中心数据采集与自监督训练，提高了模型对不同数据源的适应性与泛化能力。引入交叉注意力模块，充分整合多层级特征，提升分级准确性。结合专家修正反馈与预训练基础模型，进一步优化了无标签数据的利用效率和模型性能。
本发明授权一种基于多层级视觉基础模型特征融合的前列腺格利森自动分级方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多层级视觉基础模型特征融合的前列腺格利森自动分级方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，数据收集和预处理：收集并规范化整理数据，根据标签的有无构建无标签队列和监督训练队列，同时对全景切片图像进行前背景分割，将前景切割为不同分辨率的图像块； 步骤2，训练基础模型：使用不同分辨率的图像块对预训练的基础模型进行再次训练； 步骤3，使用训练好的模型提取多分辨率下图像特征，使用单细胞形态及拓扑学图谱框架sc-MTOP提取单细胞特征并构建细胞核图； 步骤4，对步骤3中的细胞核图的节点特征进行更新，并与步骤3中的多分辨率图像特征进行拼接融合，构建综合了图像块层级和切片层级的格利森分级预测模型，采用所述格利森分级预测模型完成前列腺格利森自动分级。
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