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龙图腾网获悉杭州医策科技有限公司申请的专利用于免疫荧光图像ANA分型的方法和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：CN117152524B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202311139120.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权用于免疫荧光图像ANA分型的方法和装置是由王晓梅;张耀设计研发完成，并于2023-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于免疫荧光图像ANA分型的方法和装置在说明书摘要公布了：本发明涉及免疫荧光图像处理技术，公开了用于免疫荧光图像ANA分型的方法和装置，其通过对免疫荧光图像及ANA诊断信息进行处理从而构建ANA图谱库；对ANA图谱库通过标签填充及One‑Hot编码进行数据的标签化；通过对手工特征和大语言模型的深度预训练特征进行特征提取；通过多标签分类算法获取ANA核型多标签分类模型；用于对多标签分类模型进行反馈更新。本发明结合手工特征提取、深度预训练特征及CNN深度特征，构建多标签分类模型。无需人工标注感兴趣区域，可端到端地应对临床实践中所有的ANA核型情形，具有良好的拓展性；借助反馈机制形成数据与模型的良性循环，更好地应用于临床实践。

本发明授权用于免疫荧光图像ANA分型的方法和装置在权利要求书中公布了：1.用于免疫荧光图像ANA分型的方法，其方法包括： S1：构建ANA图谱库，通过对免疫荧光图像及ANA诊断信息进行处理从而构建ANA图谱库； S2：数据标签化，对ANA图谱库通过标签填充及One-Hot编码进行数据的标签化； S3：特征提取，通过对手工特征和大语言模型的深度预训练特征进行特征提取； S4：ANA核型多标签分类模型，通过多标签分类算法获取ANA核型多标签分类模型； S5：数据驱动的多标签分类模型模型反馈及更新，用于对多标签分类模型进行反馈更新；多标签分类算法包括： S4.1，ANA核型分类模型多特征融合，对于S3特征提取的手工特征和深度预训练特征与分类模型Backbone的CNN特征图进行融合得到第二特征图；其中c、h、w分别为特征图的通道数、特征图的高和特征图的宽，且； S4.2，预测结果的产生，对于融合后的多特征ANA核型分类模型第二特征图产生预测结果； S4.3，ANA核型分类模型再训练，通过标签再填充生成新的训练集进行ANA核型分类模型再训练；ANA核型分类模型多特征融合包括： 特征的转换得到转换后的手工特征和转换后的深度预训练特征，对于手工特征H通过全连接层FC1进行转换得到转换后的手工特征；对于深度预训练特征D通过全连接层FC2进行转换得到转换后的深度预训练特征；全连接层FC1和全连接层FC2的输出节点数均为； 手工特征及深度预训练特征形状的拼接，将转换后的手工特征和转换后的深度预训练特征分别Reshape成可以与在通道维度上进行拼接的形状，分别得到手工特征拼接形状和深度预训练特征拼接形状； 第一特征图的获取，将上述、手工特征拼接形状和深度预训练特征拼接形状三类特征图按照通道维度进行拼接，得到第一特征图；其中； 第二特征图的获取，第一特征图经过注意力模块，得到第二特征图。

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