買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標用IPTOP,全免費！專利年費監控用IP管家,真方便！

龍圖騰網獲悉北京透徹未來科技有限公司申請的專利基于深度學習的微衛星不穩定性大腸癌機制信息分析系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN117174179B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202311047223.9，技術領域涉及：G16B40/00；該發明授權基于深度學習的微衛星不穩定性大腸癌機制信息分析系統是由王書浩;劉巖斌設計研發完成，并于2023-08-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于深度學習的微衛星不穩定性大腸癌機制信息分析系統在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于深度學習的微衛星不穩定性大腸癌機制信息分析系統，系統包括：數據集建立模塊、基因篩選模塊、訓練模型建立模塊及學習模型建立模塊；本發明通過大量的大腸癌手術標本量，建立完善的分子病理檢測平臺，明確了每個病例的突變基因，并將結合人工智能深度學習模型，利用手術標本組織病理數字切片作為訓練數據集，按照不同突變基因進行分組，結合家族病史以及臨床隨訪信息，開發基于深度學習的微衛星不穩定性大腸癌發生的分子機制和林奇綜合征患者發病機制及預后預測的計算機輔助診斷系統；可以減少在林奇綜合征篩查過程中的多步驟檢測過程，節約時間、人力和檢測成本，減少漏診，更可以利用掃描病理圖像提供遠程診斷的可能。

本發明授權基于深度學習的微衛星不穩定性大腸癌機制信息分析系統在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的微衛星不穩定性大腸癌機制信息分析系統，其特征在于，包括： 數據集建立模塊，負責采集外科手術切除的大腸癌的第一病例文檔數據，從第一病例文檔數據中篩選出微衛星不穩定大腸癌的第二病例文檔數據，其中第二病例文檔數據中包含：林奇綜合征家系大腸癌的第三病例文檔數據，從第三病例文檔數據選取數據作為人工智能深度學習模型的訓練數據集及測試數據集； 基因篩選模塊，負責從第二病例文檔數據和第三病例文檔數據中，篩選出林奇綜合征家系大腸癌的突變基因； 訓練模型建立模塊，負責訓練數據集構建數字切片訓練模型，對外科手術切除的大腸癌的病理組織染色切片進行掃描，得到數字切片，利用大腸癌診斷模型對數字切片進行預先輔助標注，并對整張數字切片賦予不同突變基因的標簽； 學習模型建立模塊，負責建立人工智能深度學習模型，采用測試數據集對人工智能深度學習模型進行測試，將標簽輸入至人工智能深度學習模型，得到微衛星不穩定大腸癌和林奇綜合征家系大腸癌，引起遺傳的胚系突變基因； 學習模型建立模塊，包含： 圖像切分子模塊，負責將大腸癌的病理組織染色切片進行掃描，得到全掃描的數字切片的圖像，采用弱監督學習框架將圖像等距切分為圖像塊，每一張全掃描的數字切片的圖像被分成N×N個大小相等的塊，M和m分別表示全掃描的數字切片的圖像和圖像塊的尺寸，N=Mm為比例因子； 分類標簽子模塊，負責通過組合多實例學習的訓練，找到圖像中的代表圖像塊，訓練的預測結果為整張數字切片的圖像的分類標簽； 模型建立子模塊，負責實現整張數字切片的圖像級別的粗粒度標簽，通過切片級的分類標簽，建立深度學習模型，分別完成微衛星不穩定性大腸癌和林奇綜合征預后預測模型的建立； 圖像切分子模塊，包含： 矩陣建立單元，負責對每一張全掃描的數字切片的圖像建立注意力矩陣，矩陣中存儲對應所有圖像塊的注意力權重； 概率預測單元，負責采用權重存儲分類模型對圖像塊的預測概率，若沒有被預測，則權重默認為NA，A表示圖像塊；定義抽樣數為n，nN，在每輪迭代時，以概率p根據注意力權重對圖像塊進行抽樣，p介于0.0到1.0之間，即平均抽樣p×n張注意力權重不為NA的圖像塊； 圖像抽樣單元，負責以1-p的概率隨機在權重為NA的圖像塊中進行抽樣，即平均抽樣1-p×n張注意力權重不為NA的圖像塊，每次迭代單張全掃描的數字切片的圖像共抽樣n張圖像塊用于分類模型訓練。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人北京透徹未來科技有限公司，其通訊地址為：100000 北京市海淀區蓮花池東路39號6層608；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。