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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种切片图像分类方法、系统、终端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：CN119919938B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202510423505.7，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权一种切片图像分类方法、系统、终端及存储介质是由汪天富;钟海勤;雷柏英;赵程;张永涛;柳懿垚;向卓设计研发完成，并于2025-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种切片图像分类方法、系统、终端及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种切片图像分类方法、系统、终端及存储介质，所述方法包括：对待处理切片图像进行预处理，得到目标切片图像；构建切片图像分类模型，对切片图像分类模型进行训练得到目标模型，将目标切片图像输入到目标模型的实例特征提取模块进行特征提取，得到第一实例特征，将第一实例特征输入到目标模型的实例特征学习模块进特征的重组和学习，得到第二实例特征；将第二实例特征输入到目标模型的实例特征聚合模块进行升维和聚合，得到包级特征，将包级特征输入到目标模型的包预测模块进行分类，得到待处理切片图像的分类结果。本发明应用多种扫描方式进行特征互补，并通过全局上下文注意力有效地凸显出关键实例，实现对切片图像的准确分类。

本发明授权一种切片图像分类方法、系统、终端及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种切片图像分类方法，其特征在于，所述的切片图像分类方法包括： 获取待处理切片图像，对所述待处理切片图像进行预处理，得到目标切片图像； 构建切片图像分类模型，对所述切片图像分类模型进行训练和测试，得到目标模型，所述目标模型包括：实例特征提取模块、实例特征学习模块、实例特征聚合模块和包预测模块； 将所述目标切片图像输入到所述目标模型的所述实例特征提取模块进行特征提取，得到第一实例特征，将所述第一实例特征输入到所述目标模型的所述实例特征学习模块进行特征的重组和学习，得到第二实例特征； 所述将所述目标切片图像输入到所述目标模型的所述实例特征提取模块进行特征提取，得到第一实例特征，具体包括： 将所述目标切片图像输入到所述实例特征提取模块进行裁剪，得到多个不重叠的实例，并通过阈值法去除多个所述实例中不包含组织背景的实例，得到目标实例； 将所述目标实例输入到预训练好的ResNet50模型进行特征提取，得到初始特征，将所述初始特征输入到多层感知机进行降维，得到第一实例特征； 所述实例特征学习模块包括：特征重组子模块和MSM子模块； 所述将所述第一实例特征输入到所述目标模型的所述实例特征学习模块进行特征的重组和学习，得到第二实例特征，具体包括： 将所述第一实例特征输入到所述特征重组子模块的三个分支进行重组，生成三个新特征序列； 将三个所述新特征序列输入到所述MSM子模块进行特征学习，将学习到的特征进行融合，得到关键实例特征，并将所述关键实例特征输入到一个线性层进行线性变换，基于变换后特征与所述第一实例特征得到第二实例特征； 将所述第二实例特征输入到所述目标模型的所述实例特征聚合模块进行升维和聚合，得到包级特征，将所述包级特征输入到所述目标模型的所述包预测模块进行分类，得到所述待处理切片图像的分类结果； 所述将所述第二实例特征输入到所述目标模型的所述实例特征聚合模块进行升维和聚合，得到包级特征，具体包括： 将所述第二实例特征输入到所述目标模型的所述实例特征聚合模块的线性层进行升维，得到升维后特征； 使用门控注意力机制将所述升维后特征进行特征聚合，得到聚合后的包级特征。

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