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龍圖騰網恭喜常德市第一人民醫院申請的專利一種基于病理組織圖像的腫瘤分析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：CN119480151B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-20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：202411479344.5，技術領域涉及：G16H70/60；該發明授權一種基于病理組織圖像的腫瘤分析方法是由鐘雅婷;伍甜田;杜維設計研發完成，并于2024-10-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于病理組織圖像的腫瘤分析方法在說明書摘要公布了：本發明涉及醫學圖像處理技術領域，具體公開了一種基于病理組織圖像的腫瘤分析方法，方法包括數據采集與預處理、網絡構建、圖像增強、相鄰層特征融合、圖像分類和知識蒸餾。本方案采用圖像增強和對比學習方法從不同層次提取特征，提高模型提取全局特征和捕捉局部細節的能力，通過計算強弱增強差異損失，確保增強操作不會過度改變圖像的特征表示，防止模型過擬合；通過注意力機制從教師網絡的各層特征圖中提取并融合特征，增強模型對病理圖像的細節捕捉能力；使用知識蒸餾方法，通過引入教師網絡的知識，學生網絡不僅關注硬標簽的分類，還能捕捉到類之間的相對關系，從而提高分類的準確性，減少模型的計算資源需求。

本發明授權一種基于病理組織圖像的腫瘤分析方法在權利要求書中公布了：1.一種基于病理組織圖像的腫瘤分析方法，其特征在于：該方法包括以下步驟：步驟S1：數據采集與預處理，從公共數據庫中獲取標注的腫瘤組織的病理組織圖像數據集，對病理組織圖像進行歸一化處理；步驟S2：網絡構建，基于殘差卷積神經網絡建立教師網絡和學生網絡，教師網絡用于提取圖像的深層特征，學生網絡用于學習特征；步驟S3：圖像增強，采用弱增強和強增強對病理組織圖像進行處理，分別提取病理組織圖像的局部特征和全局特征，建立對比學習模型用于優化教師網絡，具體包括以下步驟：步驟S31：對病理組織圖像使用強增強操作，突出細胞整體分布，生成強增強圖像；步驟S32：對病理組織圖像進行弱增強操作，突出細胞形狀和周圍組織結構，生成弱增強圖像；步驟S33：從強增強圖像和弱增強圖像中分別提取強增強圖像特征和弱增強圖像特征，將增強圖像作為原始圖像的正樣本，最小化正樣本之間的距離，將其他類別圖像作為負樣本，最大化負樣本之間的距離，計算全局特征損失和局部特征損失；步驟S34：強弱增強差異損失計算，最小化強增強圖像和弱增強圖像與原始圖像之間的特征距離，保留增強圖像足夠的特征信息；步驟S35：總損失計算，所用公式如下： ；式中，表示總損失函數，表示全局特征損失函數，表示局部特征損失函數，表示增強差異損失，表示控制不同損失項的權重參數；步驟S4：相鄰層特征融合，對教師網絡不同層提取的特征，采用局部和全局注意力機制進行融合，生成包含多尺度信息的特征圖；步驟S5：圖像分類，教師網絡對特征圖進行分類，完成整個病理圖像的分析和分類過程；步驟S6：知識蒸餾，學生網絡學習教師網絡提取的深層特征并進行訓練，訓練后的學生網絡用于完成腫瘤類別分類。

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常德市第一人民醫院，其通訊地址為：415000 湖南省常德市武陵區人民路818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”。