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龙图腾网获悉天津大学申请的专利基于元学习的癌症分子亚型小样本分类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：CN115423043B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202211214085.4，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于元学习的癌症分子亚型小样本分类方法是由苏苒;方诚彦设计研发完成，并于2022-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于元学习的癌症分子亚型小样本分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于元学习的癌症分子亚型小样本分类方法，包括针对癌症分子亚型分类问题建立了一个小样本数据集，设计了一种基于任务特化嵌入的元学习算法，构建神经网络模型和训练模型并评价。在这项工作中，并提出了。我们的方法。与现有技术相比，本发明对于癌症和癌症分子亚型分类问题，在1‑shot测试设置下准确率ACC最高达到了70.06％，在5‑shot测试设置下的准确率ACC最高达到了82.33％。

本发明授权基于元学习的癌症分子亚型小样本分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于元学习的癌症分子亚型小样本分类方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤1、构建数据集，所述数据包括TCGA数据库基因表达谱、样本的癌症信息和癌症分子亚型信息； 进行小样本学习的场景设置； 设计小样本数据集的任务生成方式，即对训练任务的生成方式进行适当干预，保持有一半概率抽取不同的癌症的分子亚型组成癌症分类的任务，有一半概率抽取相同癌症的分子亚型组成癌症分类的任务； 步骤2、设计基于任务特化嵌入的元学习算法，该算法包括以下处理： 开始，创建用于提取特征的嵌入模型gφ； 获取一个任务； 计算支持集的用例特征形心； 计算支持集和查询集的交叉熵损失； 用计算得到的交叉熵损失对模型gφ进行梯度更新，暂时地更新模型若干次； 计算查询集的预测向量zq； 判断当前是否处在训练阶段： 分支一：如果是处在训练阶段，继续计算查询集损失，并进行累加；判断是否结束累加：如结束累加，则永久地更新模型；进一步判断是否继续进行模型迭代，如不需继续迭代，过程结束；如果结束累加查询集的损失，则转到开始之后获取下一个任务的步骤； 分支二：如果不是处在训练阶段，进一步判断是否继续进行模型迭代，如继续进行模型迭代，转到开始之后获取下一个任务的步骤；如果不继续迭代，本算法流程结束； 算法的优化目标为： 其中， 用支持集进行更多次的更新： 其中，φ*是算法的优化目标，φ是模型参数，α是任务级的学习率，是损失函数，i是任务的编号，φi是第i个任务的更新后的模型参数，xq是小样本学习的查询集中的基因表达谱元素，yq是查询集中的癌症信息元素，是梯度函数，xs是小样本学习的支持集中的基因表达谱元素，ys是支持集中的癌症信息元素，是数学期望，是第i个任务满足任务分布 是模型参数为φi时计算出预测向量zq的整个过程； 步骤3，构建原始神经网络模型； 步骤4，训练原始神经网络模型并评价，具体包括： 确定评价指标为宏平均精确率PREmacro、宏平均召回率RECmacro、宏平均F1-得分F1macro和宏平均AUCmacro。

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