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龙图腾网获悉中山大学肿瘤防治中心(中山大学附属肿瘤医院、中山大学肿瘤研究所);苏州图腾生物科技有限公司申请的专利一种晚期肺癌免疫评分预测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：CN119359675B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202411457869.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种晚期肺癌免疫评分预测方法是由张力;刘佳庆;徐硕瑀;周华强;杨云鹏;孙东晨;马宇翔;马文娟;何炳豆设计研发完成，并于2024-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种晚期肺癌免疫评分预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种晚期肺癌免疫评分预测方法，该方法包括：获取待预测肺癌患者的生物组织的切片图像数据；基于神经网络算法，对所述切片图像数据进行质量提高，得到优化图像数据；将所述优化图像数据输入至特征提取模型以得到对应的图像特征向量；将所述图像特征向量输入至训练好的免疫治疗评分预测神经网络中，以得到所述待预测肺癌患者对应的免疫治疗效果；所述免疫治疗评分预测神经网络通过包括有多个训练组织切片图像和对应的免疫治疗评分标注的训练数据集训练得到。可见，本发明能够实现直接基于图像的准确的免疫治疗预测，降低预测成本，提高预测效率和预测准确度。

本发明授权一种晚期肺癌免疫评分预测方法在权利要求书中公布了：1.一种肺癌免疫治疗效果预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待预测肺癌患者的生物组织的切片图像数据； 基于神经网络算法，对所述切片图像数据进行质量提高，得到优化图像数据； 将所述优化图像数据输入至特征提取模型以得到对应的图像特征向量； 将所述图像特征向量输入至训练好的免疫治疗评分预测神经网络中，以得到所述待预测肺癌患者对应的免疫治疗效果；所述免疫治疗评分预测神经网络通过包括有多个训练组织切片图像和对应的免疫治疗评分标注的训练数据集训练得到，所述免疫治疗评分标注通过以下步骤确定得到： 获取所述训练组织切片图像对应的组织样本数据； 基于免疫浸润评分模型，确定所述组织样本数据对应的免疫浸润评分； 计算所有所述训练组织切片图像对应的所述免疫浸润评分的加权求和平均值，得到评分参考值；其中，每一所述免疫浸润评分对应的加权计算权重包括第一权重和第二权重；所述第一权重与所述训练组织切片图像对应的图像清晰度参数成正比；所述第二权重与所述训练组织切片图像对应的评分可靠参数成正比；所述评分可靠参数为所述训练组织切片图像对应的组织样本数据对应的患者数据与所述免疫浸润评分模型的模型比对样本数据对应的患者数据之间的相似度； 根据所述免疫浸润评分和所述评分参考值之间的比较判断结果，确定所述训练组织切片图像对应的免疫治疗评分标注。

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中山大学肿瘤防治中心(中山大学附属肿瘤医院、中山大学肿瘤研究所);苏州图腾生物科技有限公司，其通讯地址为：510000 广东省广州市越秀区东风东路651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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