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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利基于四重级联域适应机制的组织病理学图像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：CN115700794B 。

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：202211437766.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于四重级联域适应机制的组织病理学图像分类方法是由李勇明;徐晋;王品;颜芳;宋焱翼设计研发完成，并于2022-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于四重级联域适应机制的组织病理学图像分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及生物医疗信息处理中的智能诊断技术领域，具体公开了一种基于四重级联域适应机制的组织病理学图像分类方法，通过搭建卷积神经网络进行特征迁移，综合卷积神经网络中不同深度提取的特征，构建八重异构样本空间，并对不同样本空间中的特征进行四重级联域适应包括两次聚类包络对齐，流形融合对齐和流形聚类包络域自适应。本方法仅使用少量带标签数据对模型进行训练即可大幅提升分类性能，满足乳腺癌组织病理图像的分类要求，且具有较强的鲁棒性，自适应性和抗过拟合性能。本方法能够允许不同格式和分辨率的图像输入，具有较高的准确性和稳定性，在临床诊断中显示出巨大的潜力。

本发明授权基于四重级联域适应机制的组织病理学图像分类方法在权利要求书中公布了：1.基于四重级联域适应机制的组织病理学图像分类方法，其特征在于，包括步骤： S1、构建由正常和病变的组织病理学图像组成的样本数据库，并将所述样本数据库分为用于训练的源域训练样本和目标域训练样本，以及用于测试的测试样本，所述源域训练样本全部带有标签，所述目标域训练样本少部分带有标签； S2、搭建卷积神经网络，并利用公开的图像数据集对其进行预训练，使其满足特征提取要求，得到预训练模型； S3、将所述预训练模型作为特征提取层进行迁移，与四重级联域适应机制和新的全连接分类器重构为分类模型； S4、利用所述源域训练样本和所述目标域训练样本对所述分类模型进行训练； S5、利用所述测试样本对训练后的所述分类模型进行测试，获取预测结果； 在训练过程中，所述步骤S3中的所述四重级联域适应机制描述为步骤： S31、将所述源域训练样本和所述目标域训练样本输入所述预训练模型提取低阶、中阶和高阶特征并进行特征融合，得到源域融合样本FS和目标域融合样本FT； S32、对所述源域融合样本FS进行融合特征聚类得到源域融合聚类包络样本μS，并将所述源域融合聚类包络样本μS与所述源域融合样本FS进行聚类包络对齐得到源域融合对齐样本FS′； S33、对所述源域融合对齐样本FS′和所述目标域融合样本FT进行流形融合对齐，后进行流形投影，得到源域融合投影样本和目标域融合投影样本 S34、对所述源域融合投影样本进行融合投影特征聚类得到源域融合聚类投影样本并将所述源域融合聚类投影样本与所述源域融合投影样本进行二次聚类包络对齐，得到源域融合投影对齐样本 S35、将所述源域融合投影对齐样本与所述目标域融合投影样本进行流形聚类包络对齐。

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