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龙图腾网获悉中日友好医院(中日友好临床医学研究所);北京交通大学申请的专利基于人工智能的胸腺瘤组织病理的分型方法及装置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：CN115471448B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202210843559.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于人工智能的胸腺瘤组织病理的分型方法及装置是由陈皇;张花齐;秦晋;钟定荣;刘杰设计研发完成，并于2022-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的胸腺瘤组织病理的分型方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于人工智能的胸腺瘤组织病理的分型方法及装置，所述方法包括获取待分型的胸腺瘤组织病理学全玻片图像；将待分型的胸腺瘤组织病理学全玻片图像输入至训练好的多路径跨尺度视觉Transformer模型中，得到分型结果；其中，交叉尺度感知Transformer模型用于对胸腺瘤组织病理学全玻片图像进行病例信息分类，全玻片图像Transformer模型用于根据病例信息分类后的胸腺瘤组织病理学全玻片图像输出胸腺瘤分型。本发明综合利用了胸腺瘤组织病理学全玻片图像，有效地模拟了病理学专家综合观察一个组织病理学全玻片图像中多个多尺度的局部图像补丁，以确定病理信息类别，进而诊断出相应的胸腺瘤分型的过程，因此可以精确地预测病理信息类别及胸腺瘤分型。

本发明授权基于人工智能的胸腺瘤组织病理的分型方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的胸腺瘤组织病理的分型方法，其特征在于，包括： 获取待分型的胸腺瘤组织病理学全玻片图像； 将所述待分型的胸腺瘤组织病理学全玻片图像输入至训练好的多路径跨尺度视觉Transformer模型中，得到分型结果； 其中，所述多路径跨尺度视觉Transformer模型包括交叉尺度感知Transformer模型和全玻片图像Transformer模型；所述交叉尺度感知Transformer模型用于对胸腺瘤组织病理学全玻片图像进行病例信息分类，所述全玻片图像Transformer模型用于根据病例信息分类后的胸腺瘤组织病理学全玻片图像输出胸腺瘤分型； 所述交叉尺度感知Transformer模型包括局部引导分支、特征聚合分支和全局引导分支三条输入路径，每个输入路径接收不同尺度的全玻片图像； 所述局部引导分支、特征聚合分支和全局引导分支均包括依次连接的卷积单元、第一阶段、第二阶段、第三阶段、连接层、全局平均池化层和全连接层；所述全局平均池化层用于预测图像补丁的病理信息类别； 所述卷积单元用于对输入的补丁全玻片图像进行卷积处理； 所述第一阶段、第二阶段及第三阶段用于对卷积处理后的补丁全玻片图像进行多尺度特征提取； 所述连接层用于融合三个分支经过三个阶段的特征提取输出的多尺度特征； 所述全局平均池化层用于预测输出图像补丁的病理信息类别； 所述全连接层用于输出预测的图像补丁的病理信息类别； 所述全玻片图像Transformer模型，包括： 依次连接的输入层、线性层、第一阶段、第二阶段、第三阶段、全局平均池化层、全连接层及输出层； 所述第一阶段、第二阶段、第三阶段均包括具有多头注意力机制的全局Transformer块； 所述多路径跨尺度视觉Transformer模型的训练方法，包括： 通过高通量数字扫描仪扫描预获取的胸腺癌患者的苏木精-伊红染色拨片，得到胸腺瘤组织病理学全玻片图像； 将所述全玻片图像进行多种比例的放大处理，并将放大后的全玻片图像划分为预设个数的非重叠的补丁全玻片图像； 对所述补丁全玻片图像进行胸腺瘤分型标记，标记后的补丁全玻片图像形成训练集； 将所述训练集输入预构建的多路径跨尺度视觉Transformer模型中进行训练，得到训练好的多路径跨尺度视觉Transformer模型； 所述第一阶段包括：依次连接的补丁合并层、多个基本Transformer块、形状重塑层和补丁合并层；所述第二阶段包括：依次连接的多个基本Transformer块、形状重塑层和补丁合并层；所述第三阶段包括：多个基本Transformer块； 所述补丁合并层用于将输入的补丁全玻片图像分割展开为非重叠的一维特征，将所述一维特征映射到预设维度大小的特征，所述补丁合并层还用于在每个阶段的最后一个基本Transformer块之后，补丁合并层对特征进行下采样，以生成层次特征表示。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中日友好医院(中日友好临床医学研究所);北京交通大学，其通讯地址为：100029 北京市朝阳区樱花园东街2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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