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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种基于全切片组织病理学图像的癌症亚型识别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：CN120823438B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202510933313.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于全切片组织病理学图像的癌症亚型识别方法是由陈贺昌;宋玖蔓;张斯诺;赵松伟;王圣杰;庄启欣设计研发完成，并于2025-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于全切片组织病理学图像的癌症亚型识别方法在说明书摘要公布了：本申请属于计算病理学技术领域，尤其涉及一种基于全切片组织病理学图像的癌症亚型识别方法与模型，包括：针对全切片组织病理学图像进行切割，以构建出多个包含组织区域的图像块集合；针对每一个图像块集合，提取出该图像块集合中每个图像块的特征向量，并按照各图像块的相对位置将提取出的特征向量进行排列，以得到该图像块集合的特征图像；通过在该图像块集合的特征图像上筛选出与癌症亚型类别强相关的采样点，得到该图像块集合的融合特征向量；基于各图像块集合的融合特征向量预测出所述全切片组织病理学图像的癌症亚型类别。所述方法与模型显著提升了识别准确性和鲁棒性，减轻了未注释阴性区域的干扰，突破了传统多实例学习方法的性能限制。

本发明授权一种基于全切片组织病理学图像的癌症亚型识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于全切片组织病理学图像的癌症亚型识别方法，其特征在于，所述方法包括： 针对全切片组织病理学图像进行切割，以构建出多个包含组织区域的图像块集合； 针对每一个图像块集合，提取出该图像块集合中每个图像块的特征向量，并按照各图像块的相对位置将提取出的特征向量进行排列，以得到该图像块集合的特征图像； 通过在该图像块集合的特征图像上筛选出与癌症亚型类别强相关的采样点，得到该图像块集合的融合特征向量； 基于各图像块集合的融合特征向量预测出所述全切片组织病理学图像的癌症亚型类别； 所述针对全切片组织病理学图像进行切割，以构建出多个包含组织区域的图像块集合，包括： 将所述全切片组织病理学图像切割为若干个图像块，并利用9×9网格以从左至右、从上至下的顺序划分出多个图像块集合，以保留相邻图像块的上下文关系和空间位置信息；其中，所述图像块的尺寸为224×224； 统计每个图像块集合中属于组织区域的图像块的占比； 将属于组织区域的图像块的占比不低于百分之30的图像块集合保留，以得到多个包含组织区域的图像块集合； 所述通过在该图像块集合的特征图像上筛选出与癌症亚型类别强相关的采样点，得到该图像块集合的融合特征向量，包括： 通过1×1卷积操作将该图像块集合的特征图像的通道数进行降维处理； 根据降维后的特征图像的大小和预先设定的采样点个数，在降维后的特征图像上生成多个采样点以及相对应的坐标； 基于各采样点的特征向量和位置嵌入特征，采用渐进式更新方法筛选出与癌症亚型类别强相关的采样点，同时生成该图像块集合的融合特征向量。

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