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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种基于突变数据的图片生成方法、生成系统及癌症转移预测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：CN118866263B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202410808324.1，技术领域涉及：G16H30/20；该发明授权一种基于突变数据的图片生成方法、生成系统及癌症转移预测方法是由李杰;周理设计研发完成，并于2024-06-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于突变数据的图片生成方法、生成系统及癌症转移预测方法在说明书摘要公布了：本发明属于图片处理技术领域，具体涉及一种基于突变数据的图片生成方法、生成系统及癌症转移预测方法。步骤一：利用通路在基因互作网络上的功能相似性构建通路图像；步骤二：构建病人特征图像；预测方法还包括：利用构建的病人特征图像训练预测模型，利用训练好的预测模型进行突变数据转移的预测。用以解决缺少基于单核苷酸变异的高性能的基于生成式病人特征图片的生成问题，以及癌症转移预测和判定的技术问题。

本发明授权一种基于突变数据的图片生成方法、生成系统及癌症转移预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于突变数据的图片生成方法，其特征在于，所述图片生成方法包括以下步骤， 步骤一：利用通路在基因互作网络上的功能相似性构建通路图像； 步骤二：基于步骤一的通路图像生成病人特征图像； 所述步骤一具体包括以下步骤， 步骤一一：在HumanNet上扩展生物学通路； 步骤一二：计算生物学通路在HumanNet上的相似性； 步骤一三：利用相似性矩阵构造通路图像； 步骤一四：压缩通路图像； 步骤一五：规范化通路图像； 所述步骤二具体包括以下步骤， 步骤二一：根据公式10，利用训练集的体细胞突变数据和临床数据计算基因在不同表型下的权重； 其中，Tj,j＝0,1,…,n-1表示肿瘤表型；n是肿瘤表型的数量，n≥2；w为基因-表型权重矩阵；wi,j为基因gi在表型Tj下的权重；ngi是所有存在基因gi突变的肿瘤表型数量,是表型Tj下基因gi的突变总数；是表型Tj下基因的最大突变总数； 步骤二二：计算各个表型下病人突变基因在通路上的权值分布； 具体为，假设，Gpak为病人pak的突变基因集，u为突变基因数；wij为基因gi在表型Tj下的权重；P'为通路图像上的通路集，P'＝{p1,…,pl,…,pN'},N'为通路个数；Gpl表示通路pl的基因集，v为通路pl中基因数；Gpak,pl为Gpak和Gpl的交集，t为Gpak,pl中基因数；Dj为表型Tj下病人pa的突变基因在各个通路上的权值分布向量；Dj＝dj1,…,djl,…,djN'；djl为表型Tj下病人pa的突变基因在通路pl上的权值分布值，满足： 步骤二三：依据通路在通路图像上的位置将各个表型下的权值分布向量转化为权值分布矩阵； 具体为，将表型Tj下的权值分布分别映射到通路图像上，得到权值分布矩阵D；假设：mdj为病人pa的突变数据在表型Tj下的权值分布矩阵；为mdj中第u行v列的元素，满足： 其中，Im为通路图像,Imu,v是第u行v列的像素点； 步骤二四：拼接各个表型下的权值分布矩阵构成病人特征图像； 具体为，假设Md为病人pa的特征图像，Md＝md1,md2,…,mdn。

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