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龍圖騰網獲悉蘇州可幫基因科技有限公司申請的專利癌癥分級預測方法、裝置、設備及存儲介質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：CN119693666B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202510213051.0，技術領域涉及：G06V10/762；該發明授權癌癥分級預測方法、裝置、設備及存儲介質是由徐清華;文虎兒;楊肖;宮運波設計研發完成，并于2025-02-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本癌癥分級預測方法、裝置、設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明公開一種癌癥分級預測方法、裝置、設備及存儲介質，包括：收集患者的病理圖像及其對應分級標注信息，并預處理，將其劃分為若干圖像塊；利用每個病理圖像的圖像塊訓練自監督學習模型；利用聚類算法對圖像塊編碼向量進行聚類，將每個病理圖像的圖像塊編碼向量聚類為若干個類別區域；對每個類別區域的圖像塊編碼向量進行特征采樣，并將采樣后的圖像塊編碼向量進行特征融合，得到每個病理圖像的圖像融合特征；利用每個病理圖像的具有類別區域信息的圖像融合特征訓練癌癥分級模型，癌癥分級模型用于預測癌癥分級；將訓練好的模型應用在待分析病理圖像，預測癌癥分級。本發明能夠對癌癥進行準確分級，有助于及時發現疾病、制定治療方案。

本發明授權癌癥分級預測方法、裝置、設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.癌癥分級預測方法，其特征在于，包括： 步驟S1：收集患者的宮頸鱗癌病理圖像及其對應分級標注信息； 分級類別包括：無病變、輕度宮頸病變、中度至重度宮頸病變以及其它非典型代表； 步驟S2：將收集的每個病理圖像進行預處理； 步驟S3：將預處理后的每個病理圖像劃分為若干圖像塊； 步驟S4：利用步驟S3獲得的每個病理圖像的圖像塊訓練自監督學習模型，所述自監督學習模型用于將每個圖像塊劃分為若干圖像片，并提取每個圖像片的圖像片特征，獲得每個圖像塊的圖像塊編碼向量； 步驟S5：利用聚類算法對步驟S4獲得的圖像塊編碼向量進行聚類，將每個病理圖像的圖像塊編碼向量聚類為若干個類別區域； 步驟S6：對每個類別區域的圖像塊編碼向量進行特征采樣，并將采樣后的圖像塊編碼向量進行特征融合，得到每個病理圖像的圖像融合特征； 所述步驟S6包括： 步驟S6.1：對每個病理圖像的每個類別區域的圖像塊編碼向量進行特征采樣，選取每個類別區域內具有代表性的圖像塊編碼向量； 步驟S6.2：將采樣后的每個類別區域內的所有圖像塊編碼向量進行特征拼接，得到每個類別區域的區域融合特征； 步驟S6.3：將每個病理圖像的所有類別區域的區域融合特征進行特征拼接，得到每個病理圖像的圖像融合特征； 步驟S7：利用步驟S6獲得的每個病理圖像的具有類別區域信息的圖像融合特征訓練癌癥分級模型，所述癌癥分級模型基于類別區域信息，能夠捕捉病理圖像中的細微變化，包括細胞形態、結構異質性以及腫瘤微環境的特征，考慮不同類別區域之間的影響和類別區域內部的影響，用于預測宮頸鱗癌的分級類別； 步驟S8：將訓練好的模型應用在待分析病理圖像，預測宮頸鱗癌的分級類別。

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蘇州可幫基因科技有限公司，其通訊地址為：215600 江蘇省蘇州市張家港市冶金工業園(錦豐鎮)錦興路26號8號樓一層、二層；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”。