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龙图腾网获悉福建中医药大学申请的专利肠癌免疫响应图神经网络预测系统、介质和设备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：CN120878186B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202511380061.X，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权肠癌免疫响应图神经网络预测系统、介质和设备是由黄彬;安虹霖;陈丽明;邱伊曼;苏雅萍;陈武进;刘闰平;李晓骄阳;华杭菊;李若菲设计研发完成，并于2025-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本肠癌免疫响应图神经网络预测系统、介质和设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种肠癌免疫响应图神经网络预测系统、介质和设备，通过采集病理图像信息、免疫检测信息和基本临床信息，利用深度卷积网络提取组织空间分布特征图谱，结合免疫标记物表达特征矩阵构建图神经网络模型，采用图注意力机制建模肿瘤微环境的空间相互作用特征，最终通过多任务学习框架预测治疗响应概率、最佳治疗时机和不良反应风险，输出包含预测响应曲线、风险预警阈值和治疗时间窗建议的临床决策报告。本发明通过多模态数据融合和空间相互作用建模，实现了对肠癌免疫治疗响应的精准预测，为临床决策提供了更全面的参考依据。

本发明授权肠癌免疫响应图神经网络预测系统、介质和设备在权利要求书中公布了：1.一种肠癌免疫响应图神经网络预测系统，其特征在于，包括： 采集肠癌患者的病理图像信息和免疫检测信息，同时收集肠癌患者的基本临床信息作为辅助特征； 对所述病理图像信息进行特征提取，采用深度卷积神经网络对病理图像信息进行多层级特征提取，得到细胞形态学特征以及空间分布特征，所述空间分布特征包括肿瘤区域、间质区域和正常组织的空间分布，生成包含组织异质性信息的空间分布特征图谱，包括： 对所述病理图像信息依次进行标准化处理和区域增强，得到处理后的病理图像信息； 对处理后的病理图像信息采用预训练的ResNet50网络提取基础特征，通过浅层卷积层捕获细胞核形态、染色质分布和细胞排列特征，生成细胞形态学特征； 基于所述细胞形态学特征，通过U-Net网络架构的编码器-解码器结构进行语义分割，在编码阶段逐步下采样提取肿瘤区域、间质区域和正常组织的全局上下文信息，在解码阶段结合跳跃连接恢复空间细节，生成包含组织边界精确信息的空间分布特征； 对所述空间分布特征进行区域特征量化，分别计算肿瘤区域内的细胞异型性指数、间质区域的胶原纤维取向分布、正常组织的结构完整性参数； 通过特征融合层整合所述细胞异型性指数、胶原纤维取向分布和结构完整性参数，采用空间金字塔池化提取多尺度组织分布特征，得到量化后的区域特征； 将量化后的区域特征与对应的细胞形态学特征进行通道拼接，得到组织异质性信息，所述组织异质性信息包含微观细胞特征和宏观组织分布特征； 根据所述组织异质性信息得到所述空间分布特征图谱； 对所述免疫检测信息进行定量分析，将免疫检测信息与病理图像信息进行空间配准，得到配准结果，并对所述配准结果采用密度聚类算法识别免疫检测信息中免疫细胞的空间聚集特征，包括： 对所述免疫检测信息进行荧光信号量化，分别计算预设标记对应的阳性细胞密度、染色强度空间梯度及免疫细胞空间聚集系数，所述预设标记包括CD3+标记、CD8+标记和PD-L1标记； 通过多模态配准模块对所述阳性细胞密度、染色强度空间梯度和免疫细胞空间聚集系数进行整合，采用特征点匹配算法建立免疫检测信息与病理图像信息的空间对应关系，得到初始配准参数； 将所述初始配准参数与病理图像中的组织结构特征进行弹性变换优化，得到优化后的空间映射关系，所述空间映射关系包含全局仿射变换和局部形变补偿； 根据所述空间映射关系对免疫检测信息进行空间变换，生成与病理图像空间对齐的免疫标记分布图谱，记为配准结果； 同时计算PD-L1表达水平的梯度变化率，结合空间聚集特征通过特征融合生成能够反映肿瘤免疫微环境状态的免疫标记物表达特征矩阵； 基于组织空间分布特征图谱和免疫标记物表达特征矩阵，构建图神经网络模型，通过图注意力机制建模不同功能区域间的空间相互作用，提取肿瘤微环境下的空间相互作用特征； 结合临床治疗信息，建立治疗响应预测模型，将提取的空间相互作用特征与患者的治疗历史、用药方案和随访结果进行时序对齐，采用多任务学习框架同时预测治疗响应概率、最佳治疗时机和不良反应风险，输出包含免疫治疗响应预测结果的临床决策报告，所述临床决策报告包括预测响应曲线、风险预警阈值和治疗时间窗建议。

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