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龙图腾网恭喜中国科学院自动化研究所申请的专利基于图像的患者级别分子标志物预测方法、系统和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：CN114862797B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202210494434.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于图像的患者级别分子标志物预测方法、系统和设备是由田捷;刘振宇;刘相宇设计研发完成，并于2022-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像的患者级别分子标志物预测方法、系统和设备在说明书摘要公布了：本发明属于图像分析领域，具体涉及了一种基于图像的患者级别分子标志物预测方法、系统和设备，旨在解决现有的数字病理图像处理方法忽略了与患者预后相关的关键分子标志物提供的额外信息导致了分析准确度不足的问题。包括：进而提取感兴趣区域图像并划分颜色标准化矩形切块；通过深度残差卷积神经网络获取切块深层特征信息；将来源相同患者的切块深层特征信息进行合并；通过相关性分析方法提取各分子标志物等级的顶部特征，构建基于机器学习的标志物等级预测模型；通过所述基于机器学习的标志物等级预测模型预测患者的标志物等级，辅助决策。本发明通过将预测得到的分子标志物等级作为预后决策因子，提高了自动化诊断的准确性。

本发明授权基于图像的患者级别分子标志物预测方法、系统和设备在权利要求书中公布了：1.一种基于图像的患者级别分子标志物预测方法，其特征在于，所述方法包括：步骤S100，获取具有分子标志物的待测图像，进而提取感兴趣区域图像；步骤S200，基于所述感兴趣区域图像，根据采集仪器的模式，划分颜色标准化矩形切块；步骤S300，基于所述颜色标准化矩形切块，逐个通过深度残差卷积神经网络获取切块深层特征信息；将来源相同患者的切块深层特征信息进行合并，获得患者级数字病理图像特征；步骤S400，基于分子标志物突变程度和突变程度排序，通过分段回归法划分分子标志物高低等级；步骤S500，基于所述分子标志物高低等级和患者级数字病理图像特征，通过相关性分析方法提取各分子标志物等级的顶部特征；步骤S600，基于所述顶部特征构建基于机器学习的标志物等级预测模型；步骤S700，基于所述患者级数字病理图像特征，通过所述基于机器学习的标志物等级预测模型，预测患者的标志物等级。

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