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龙图腾网恭喜福州大学;福建省肿瘤医院(福建省肿瘤研究所、福建省癌症防治中心)申请的专利一种胃癌H＆E染色图像智能预测PD-L1抑制剂疗效的方法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：CN115330722B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202210974249.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种胃癌H＆E染色图像智能预测PD-L1抑制剂疗效的方法是由童同;兰俊林;张和军;陈刚;杜民;王健超;陈丽芳设计研发完成，并于2022-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种胃癌H＆E染色图像智能预测PD-L1抑制剂疗效的方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种胃癌HE染色图像智能预测PD‑L1抑制剂疗效的方法，提出基于半监督学习的癌变区域分割模型，分割HE染色图像中的癌变区域；其次，取出包含癌变区域的图像块，根据临床医生标记的PD‑L1抑制剂疗效标签得到每张图像块的类别标签，运用基于多实例学习的图像分类模型进行图像块层面的预测；最后，基于图像块层面的预测结果生成整张HE染色图像的疗效判别矩阵，运用基于深度卷积神经网络的图像分类模型进行切片层面的疗效预测。应用本技术方案可得到胃癌患者使用PD‑L1抑制剂后疗效的预测结果，辅助医生进行临床决策。

本发明授权一种胃癌H＆E染色图像智能预测PD-L1抑制剂疗效的方法在权利要求书中公布了：1.一种胃癌HE染色图像智能预测PD-L1抑制剂疗效的方法，其特征在于，提出基于半监督学习的癌变区域分割模型，分割HE染色图像中的癌变区域；其次，取出包含癌变区域的图像块，根据临床医生标记的PD-L1抑制剂疗效标签得到每张图像块的类别标签，运用基于多实例学习的图像分类模型进行图像块层面的预测；最后，基于图像块层面的预测结果生成整张HE染色图像的疗效判别矩阵，运用基于深度卷积神经网络的图像分类模型进行切片层面的疗效预测； 基于图像块层面的预测结果生成整张HE染色图像的疗效判别矩包括：首先，基于患者的生存期、无进展生存期和肿瘤缩小程度，评估HE染色图像所对应的胃癌患者在使用PD-L1抑制剂后的疗效标签，记作有显著疗效1和无显著疗效0；其次，由胃癌区域分割模型选取HE染色图像中包含癌变区域的图像块及其周边的4个图像块，保留选取所有图像块在原HE染色图像中的位置信息；再次，根据PD-L1抑制剂疗效标签给出选取图像块的类别标签，使用基于多实例学习的图像分类模型进行训练；对于无显著疗效的HE染色图像，所有选取的图像块标签均设置为0，而对于有显著疗效的HE染色图像，将选取的图像块初始标签设置为1；在分类模型的每一次迭代后，利用分类模型对所有的图像块进行预测，分别从无显著疗效和有显著疗效的HE染色图像中选取分类模型预测概率最高的部分图像块进行下一阶段的训练，直到模型收敛；最后，初始化一个128×128像素的疗效判别矩阵，根据位置信息和分类模型预测概率给疗效判别矩阵赋值，未赋值像素的像素值均设置为0，该疗效判别矩阵即预测PD-L1抑制剂疗效的标志物。

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