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龍圖騰網恭喜重慶郵電大學申請的專利基于多神經網絡融合的乳腺癌病理圖像分級方法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：CN116433583B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-15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：202310115727.3，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權基于多神經網絡融合的乳腺癌病理圖像分級方法是由陶維劍;張祖凡設計研發完成，并于2023-02-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于多神經網絡融合的乳腺癌病理圖像分級方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于多神經網絡融合的乳腺癌病理圖像分級方法，屬于計算機技術領域，包括以下步驟：步驟一：裁剪和篩選原始病理圖像，并對其進行圖像增強；步驟二：使用ResNet?50、DenseNet?121和InceptionNet的主干網絡提取病理圖像的低級和高級特征，并利用全局平均池化層和softmax層分別輸出每個神經網絡的分級結果；步驟三：利用拼接層將三個神經網絡的輸出特征拼接起來，通過堆疊的方式添加一個融合網絡，利用融合網絡再次學習神經網絡的輸出特征；步驟四：利用多層感知策略輸出最終的病理圖像分級結果。

本發明授權基于多神經網絡融合的乳腺癌病理圖像分級方法在權利要求書中公布了：1.一種基于多神經網絡融合的乳腺癌病理圖像分級方法，其特征在于：包括以下步驟：步驟一：裁剪和篩選原始病理圖像，并對其進行圖像增強；步驟二：使用ResNet-50、DenseNet-121和InceptionNet的主干網絡提取病理圖像的低級和高級特征，并利用全局平均池化層和softmax層分別輸出每個神經網絡的分級結果；定義輸入網絡的圖像為分支一采用InceptionNet網絡，采用不對稱的卷積，公式如下：Im＝InceptionNetFm其中Im是InceptionNet網絡的輸出特征；分支二采用ResNet-50網絡，它使用殘差結構，提取到更深層次的特征Rm：Rm＝ResNetFm分支三采用DenseNet-121網絡后輸出提取的特征Dm：Dm＝DenseNetFm接著，每個分支的特征分別經過全局平均池化GAP，再通過softmax層得到每個子網絡的分類結果，計算如下： softmax函數可用公式表示為： 其中zi為第i個類別的輸出值，C為分類的類別個數；步驟三：利用拼接層將三個神經網絡的輸出特征拼接起來，通過堆疊的方式添加一個融合網絡，利用融合網絡再次學習神經網絡的輸出特征；將三個子網絡的輸出特征拼接在一起，計算如下： 其中b為模型訓練的批次大小，w為和最后一個維度的大?。籲為子模型的數量；設計兩個自適應的權重矩陣Wx和Wy來融合子網絡的特征，融合過程如下：Hx＝ReLUHm×Wx+bxHy＝ReLUHx×Wy+by其中為全連接層x的偏置向量，d為全連接層x的輸出維度；通過ReLU激活函數后得到將Hx作為全連接層y的輸入，同理得到全連接層y的輸出m為分級數量；步驟四：利用多層感知策略輸出最終的病理圖像分級結果。

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重慶郵電大學，其通訊地址為：400065 重慶市南岸區黃桷埡崇文路2號；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”。