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龙图腾网获悉北京亿阳信通科技有限公司申请的专利一种基于深度特征融合的病理图像分类装置、方法及装置的使用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：CN114139588B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202010818297.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于深度特征融合的病理图像分类装置、方法及装置的使用方法是由魏湘国;高翔;钟飞;江伟;李明睿设计研发完成，并于2020-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度特征融合的病理图像分类装置、方法及装置的使用方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于深度特征融合的病理图像分类装置，所述装置包含：图像数据集获取单元，获取小块图像数据集；特定数量的集成单元，用于接收所述小块图像数据集中的小块图像，根据设定的网络训练参数使所述小块图像通过卷积核与加权通道的运算、维度深化的级联，重复获取进一步加权和深化的图像卷积特征，提取深层图像卷积特征和浅层图像卷积特征；特征融合单元，用于对获取的所述深层图像卷积特征和所述浅层图像卷积特征进行运算后与向量化的深层图像卷积特征进行级联，获得图像深度融合特征；分类器，用于根据所述特征融合模块获取的图像深度融合特征，结合预置分类标准，获得图像的分类标签。本发明还公开一种基于深度特征融合的病理图像分类方法；一种基于深度特征融合的病理图像分类装置的使用方法。通过本发明可实现更加准确的病理图像分类。

本发明授权一种基于深度特征融合的病理图像分类装置、方法及装置的使用方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度特征融合的病理图像分类装置，其特征在于，所述装置包括： 图像数据集获取单元，用于对前列腺病理图像形态数字切片中的特征区域进行采样，获取小块图像数据集； 多个集成单元，用于接收所述图像数据集获取单元获取的小块图像数据集中的小块图像，根据设定的网络训练参数使所述小块图像通过卷积核与加权通道的运算、维度深化的级联，重复获取进一步加权和深化的图像卷积特征，提取深层图像卷积特征和浅层图像卷积特征； 特征融合模块，用于对集成单元获取的所述深层图像卷积特征和所述浅层图像卷积特征进行运算后与向量化的深层图像卷积特征进行级联，获得图像深度融合特征，包括将所述深层图像卷积特征和所述浅层图像卷积特征转换为相同维度的特征矩阵后进行外积运算，将所述深层图像卷积特征经卷积运算转换为全卷积向量，将所述全卷积向量与外积运算的结果进行级联获得图像深度融合特征； 分类器，用于根据所述特征融合模块获取的图像深度融合特征，结合预置分类标准，获得图像的分类标签； 集成单元进一步包括： 多个注意力机制模块，用于使所述小块图像通过卷积核与加权通道的运算，获得重复加权后的图像卷积特征； 降采样模块，用于对经过所述多个注意力机制模块重复加权后的图像卷积特征，进行不同视野的特征提取，并通过级联的方式对特征进行融合，获得深化的图像卷积特征； 所述多个集成单元依次堆叠，对上一个集成单元提取的卷积特征再次进行卷积特征的提取，最后一个集成单元提取的卷积特征为深层图像卷积特征，倒数第二个集成单元提取的卷积特征为浅层图像卷积特征。

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