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龙图腾网恭喜清华大学申请的专利胶质瘤的类型识别方法、模型训练方法、装置、设备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：CN114972849B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202210505393.6，技术领域涉及：G06F17/40；该发明授权胶质瘤的类型识别方法、模型训练方法、装置、设备是由江瑞;丁锦瑞;杨鹏帅;张学工;闾海荣设计研发完成，并于2022-05-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本胶质瘤的类型识别方法、模型训练方法、装置、设备在说明书摘要公布了：本公开提供的一种胶质瘤的类型识别方法、模型训练方法、装置、设备，涉及图像处理技术，包括：获取胶质瘤的组织病理图像；将组织病理图像输入预设识别模型，提取胶质瘤中各目标图块的各特征向量，基于第一通道对各特征向量进行处理，得到与每种类型对应的第一分类信息以及目标向量，基于第二通道对目标向量进行处理，得到与每种类型对应的第二分类信息；对第一分类信息和第二分类信息进行处理，得到目标分类结果。本方案中，可以通过第一通道得到每种类型对应的第一分类信息以及目标向量；通过第二通道对目标向量进行处理，得到每种类型对应的第二分类信息；根据第一、第二分类信息，得到分类结果。可在一定程度上提高分型的准确率。

本发明授权胶质瘤的类型识别方法、模型训练方法、装置、设备在权利要求书中公布了：1.一种胶质瘤的类型识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取胶质瘤的组织病理图像；将所述组织病理图像输入至预设的识别模型中，基于所述识别模型中的特征提取模块提取所述胶质瘤中各目标图块的各特征向量，基于所述识别模型中的第一通道对各所述特征向量进行处理，得到与每种类型对应的第一分类信息以及与每种类型对应的目标向量，所述目标向量为与每种类型的第一分类信息对应的特征向量，所述目标向量有多个，基于所述识别模型中的第二通道对所述目标向量进行处理，得到与每种类型对应的第二分类信息；基于所述识别模型中的整合模块对所述第一分类信息和所述第二分类信息进行处理，得到所述组织病理图像中的胶质瘤的目标分类结果；其中，所述识别模型是使用训练数据集训练得到的，所述训练数据集中包括多组训练数据，所述训练数据包括胶质瘤的组织病理图像，以及所述组织病理图像中胶质瘤的标注类型；所述基于所述识别模型中的第一通道对各所述特征向量进行处理，得到与每种类型对应的第一分类信息以及与每种类型对应的目标向量，包括：将所述特征向量输入至所述第一通道中与每种类型对应的全连接层中，得到所述特征向量与每种类型对应的中间分类信息；在与所述类型对应的中间分类信息中确定与所述类型对应的第一分类信息；将与所述第一分类信息对应的特征向量，确定为与所述类型对应的目标向量；所述类型的中间分类信息用于表征胶质瘤属于所述类型的概率值；所述在与所述类型对应的中间分类信息中确定与所述类型对应的第一分类信息，包括：将用于表征胶质瘤属于所述类型概率最大的概率值确定为所述类型的第一分类信息；所述基于所述识别模型中的第二通道对所述目标向量进行处理，得到与每种类型对应的第二分类信息，包括：融合第一特征向量和各第二特征向量，得到所述第一特征向量对应的第一融合向量；其中，所述第二特征向量是与所述第一特征向量相邻的特征向量；融合所述目标向量和各所述第一融合向量，得到与所述目标向量对应的第二融合向量；根据各所述目标向量对应的各所述第二融合向量，确定与每种类型对应的第二分类信息。

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