香港科技大学余维川获国家专利权
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龙图腾网获悉香港科技大学申请的专利预测乳腺癌相对生存风险的方法、系统、设备及存储介质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：CN114863149B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202111179543.0，技术领域涉及：G06V10/762；该发明授权预测乳腺癌相对生存风险的方法、系统、设备及存储介质是由余维川;刘少军设计研发完成，并于2021-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本预测乳腺癌相对生存风险的方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明属于生物技术领域，公开了结合组织学全切片图像和基因突变标签预测乳腺癌相对生存风险的方法、系统、计算机设备和存储介质。所述方法包括：对于一对患者的每一个，获取肿瘤组织学全切片图像数据，和基因突变数据；根据获取的所述图像数据获取图像特征；从所述基因突变数据中选取对生存有显著性影响的基因以获取基因组特征；通过孪生网络处理所述图像特征和所述基因组特征，包括：使用循环神经网络处理所述图像特征，使用全连接网络处理所述基因组特征；将处理后的图像特征和基因组特征拼接以得到该患者的融合特征；以及对于所述一对患者，基于该对患者的融合特征的差值使用所述输出线性层预测该对患者的相对生存风险。
本发明授权预测乳腺癌相对生存风险的方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种结合组织学全切片图像和基因突变标签预测乳腺癌相对生存风险的方法，所述方法包括以下步骤： a对于一对患者的每一个，获取肿瘤组织学全切片图像数据，和基因突变数据； b根据获取的所述图像数据获取图像特征，包括：将所述组织学全切片图像切分为图像块，对所述图像块进行特征提取，筛除非肿瘤图像块并且对剩下的图像块进行聚类，将经过排序的类中心作为所述图像特征； c从所述基因突变数据中选取对生存有显著性影响的基因以获取基因组特征； d通过孪生网络处理所述图像特征和所述基因组特征，所述孪生网络包括用于处理图像特征的循环神经网络、用于处理基因组特征的全连接网络和用于输出结果的输出线性层，包括：使用循环神经网络处理所述图像特征，使用全连接网络处理所述基因组特征； e将处理后的图像特征和基因组特征拼接以得到该患者的融合特征；以及 f对于所述一对患者，基于该对患者的融合特征的差值使用所述输出线性层预测该对患者的相对生存风险。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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