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龙图腾网获悉江苏运动健康研究院申请的专利基于序列图像模型的肺癌类器官活性识别方法及装置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：CN117152097B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202311134994.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于序列图像模型的肺癌类器官活性识别方法及装置是由吴昊;丁彦;唐海峰设计研发完成，并于2023-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于序列图像模型的肺癌类器官活性识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于序列图像模型的肺癌类器官活性识别方法及装置，包括：获取肺癌类器官序列图像；对所述肺癌类器官序列图像标记指示活性状态的特征标签形成数据集；构建肺癌类器官活性分类模型，将数据集样本的肺癌类器官序列图像分割成若干图像贴片，将图像贴片线性嵌入并添加位置编码，将每个图像贴片投影为固定长度的向量序列作为输入序列，同时向输入序列中加入标志符后馈送到基于transformer的编码器中，将所述标志符在模型的编码层的输出作为序列图像的特征输出完成肺癌类器官活性识别模型的构建。本发明实现了对多种药物类别、浓度和培养周期下的类器官活性识别，识别结果准确，有助于加快类器官细胞实验的流程。

本发明授权基于序列图像模型的肺癌类器官活性识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于序列图像模型的肺癌类器官活性识别方法，其特征在于，包括： 获取不同样本的肺癌类器官序列图像，每个样本的肺癌类器官序列图像包含一定生长周期内特定药物类别及浓度条件下的类器官生长信息；对所述肺癌类器官序列图像标记指示活性状态的特征标签形成数据集； 构建肺癌类器官活性分类模型，首先使用大规模细胞图像基于神经网络预训练形成初始模型，然后基于初始模型构建肺癌类器官活性分类模型，利用所述数据集对所述肺癌类器官活性分类模型进行训练学习和测试； 利用训练好的所述肺癌类器官活性分类模型对类器官图像进行活性识别； 所述肺癌类器官活性分类模型采用基于改进transformer的编码器，肺癌类器官活性分类模型在训练时加载初始模型权重作为编码层的参数，肺癌类器官序列图像被均匀分割成若干图像贴片，将图像贴片线性嵌入并添加位置编码，将每个图像贴片投影为固定长度的向量序列作为输入序列，同时向输入序列中加入标志符，之后将输入序列馈送到基于transformer的编码器中进行编码，然后将所述标志符在模型的编码层的输出作为序列图像分类的特征输出，后接入分类层从而完成活性分类；所述标志符中的向量值随机初始化，通过网络的不断训练，标志符编码整个数据集的统计特性，并对其他各图像贴片的信息做全局特征聚合。

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