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北京时医康科技发展有限公司白慧生获国家专利权

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龙图腾网获悉北京时医康科技发展有限公司申请的专利一种基于多模态人工智能的肿瘤病理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:CN119693763B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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:202510209037.3,技术领域涉及:G06V10/80;该发明授权一种基于多模态人工智能的肿瘤病理分析方法及系统是由白慧生;杨英;俞晖;延琦;邱磊;金立春设计研发完成,并于2025-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

一种基于多模态人工智能的肿瘤病理分析方法及系统在说明书摘要公布了:本发明涉及病理分析技术领域,具体涉及一种基于多模态人工智能的肿瘤病理分析方法,包括以下步骤:通过获取多中心、多类型的组织全切片图像,将全切片图像切割为病理图像,并将标准化预处理后的所述病理图像分为训练集与测试集;构建用于通过两阶段预训练过程捕捉病理图像中关键特征的对比语言和图像模型;通过使用对比语言和图像模型预训练权重作为初始权重,并添加任务特定的全连接层,对模型进行微调得到用于肿瘤病理分析中实现不同分类回归任务的病理分析模型。本发明通过融合图像文本的多模态信息,可以更加全面地评估肿瘤的类型、分期和预后,从而能够充分利用多源数据的优势,是解决目前肿瘤病理分析技术瓶颈的有效途径。

本发明授权一种基于多模态人工智能的肿瘤病理分析方法及系统在权利要求书中公布了:1.一种基于多模态人工智能的肿瘤病理分析方法,其特征在于,包括以下步骤: 通过获取多中心、多类型的组织全切片图像,将全切片图像切割为病理图像,并将标准化预处理后的所述病理图像分为训练集与测试集; 构建用于通过两阶段预训练过程捕捉病理图像中关键特征的对比语言和图像模型,其中,对比语言和图像模型包括一个用于图像编码的组织病理学图像分支和一个用于解剖部位编码的文本分支,构成组织病理学图像分支的图像编码器使用自监督的视觉变换器骨干网络,使用自监督学习从未标注数据中提取切片级特征表示,所述未标注数据指的是未经过人工标注病理类别或病理特征标签的组织全切片图像;构成文本分支的文本编码器采用来自对比语言和图像预训练模型的文本编码器,所述文本编码器是基于Transformers结构的模型,通过弱监督学习和注意力机制将切片级特征整合为全切片图像的全局病理特征; 通过弱监督学习和对比学习预训练并优化对比语言和图像模型,采用早停策略避免过拟合,并通过调整超参数最大化验证集性能; 通过使用对比语言和图像模型预训练权重作为初始权重,并添加任务特定的全连接层,对模型进行微调得到用于肿瘤病理分析中实现不同分类回归任务的病理分析模型; 所述对比语言和图像模型的构建方法包括: 获取每个全切片图像的解剖部位信息,所述解剖部位信息的格式为“这是来自[解剖部位]的病理图像”,其中[解剖部位]为样本的解剖位置; 使用对比语言和图像模型的预训练文本编码器对解剖部位信息进行嵌入,以将解剖部位信息转化为一个固定维度的文本特征表示,所述解剖部位信息的文本嵌入公式为: ; 式中,为的固定维度的文本特征表示,为解剖部位信息,为文本编码器; 通过多层感知机MLP对文本嵌入得到的文本特征表示进行优化处理,生成优化后的文本特征表,所述文本特征表示的优化处理公式为: ; 式中,为优化后的文本特征表示,MLP为多层感知机; 通过图像编码器从全切片图像I中提取得到全切片图像的图像特征,所述图像特征的提取公式为: ; 式中,为全切片图像的图像特征,I为全切片图像,为图像编码器; 将处理后的文本特征与图像特征拼接融合,得到综合特征表示; 使用基于注意力机制的池化策略对各个病理图像进行上下文信息聚合,得到全切片图像的加权特征表示,所述全切片图像的加权特征表示的加权聚合公式为:; 其中,; 式中,为全切片图像的加权特征表示,为全切片图像切割得到的第j个病理图像特征,为通过与综合特征表示之间相关性度量得到的对应的注意力得分,为相关性度量运算符; 所述全连接层的特定任务包括:肿瘤来源预测、基因突变预测和预后预测,其中,肿瘤来源预测的全连接层被设置为18类弱监督分类任务,基因突变预测的全连接层设置为二分类任务,预后预测的全连接层通过设置为输出死亡风险评分的回归模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人北京时医康科技发展有限公司,其通讯地址为:100070 北京市丰台区南四环西路188号十七区18号楼2层202-357号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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