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龙图腾网获悉四川文理学院申请的专利一种肿瘤预后分析方法及系统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：CN119580993B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202410024755.9，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种肿瘤预后分析方法及系统是由郑欣;廖欣;殷顺尧;江泽宇;甘宗源;周頔;唐成玉;罗意;闫宇琪;刘常燕设计研发完成，并于2024-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种肿瘤预后分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种肿瘤预后分析方法及系统，该方法包括以下步骤：获取病理全视野图像；获取病理全视野图像的典型区域；将所述典型区域图像输入预后分析子网络，所述预后分析子网络基于临床信息和精确识别后的典型区域图像进行预后分析。该方法直接将病理全视野图像作为输入，再结合临床信息，可以有效预测患者的预后状况，其中，预后分析子网络通过提取并汇总典型区域的病理图像特征、临床信息，来预测患者的预后状态。

本发明授权一种肿瘤预后分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种肿瘤预后分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取病理全视野图像； 获取病理全视野图像的典型区域； 将所述典型区域图像输入预后分析子网络，所述预后分析子网络基于临床信息和精确识别后的典型区域图像进行预后分析； 所述预后分析子网络包括病理图像特征提取模块、临床特征提取模块和预后分析模块； 病理图像特征提取模块对病理图像块进行病理图像特征提取并构建特征聚合，临床特征提取模块提取临床信息，预后分析模块将病理图像特征与临床信息进行跨模态融合，并预测预后状态； 所述预后分析子网络提取并汇总病理图像特征image，结合临床信息clinical，预测患者的预后状态 PAS·是子网络的输出，θP是一组可训练网络参数的集合； 所述预后分析子网络的参数集θP的训练过程采用最小化问题： 其中，为预后分析子网络的损失函数,Q为病例数据集的病例数据总数量，q表示Q中的第q个病例数据，θP为预后分析子网络的参数集，Lunfavor为预后不良病例的预测值与实际状态的交叉熵，Lfavor为预后良好病例的预测值与实际状态的交叉熵，Ω为极小正数，η为权重，P·为肿瘤预后分析系统输出的预后状态，有favor、unfavor两种类型，Yfavor为真实预后状态为favor的病例，Yunfavor为真实预后状态为unfavor的病例，L·为交叉熵，有favor、unfavor两种状态的交叉熵。

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