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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利基于多示例学习和Transformer技术的肺癌EGFR基因突变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：CN119993265B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411818764.1，技术领域涉及：G16B20/50；该发明授权基于多示例学习和Transformer技术的肺癌EGFR基因突变预测方法是由王明会;方玉林;宋奇隆;闵旭红;李骛设计研发完成，并于2024-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多示例学习和Transformer技术的肺癌EGFR基因突变预测方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于多示例学习和Transformer技术的肺癌EGFR基因突变预测方法，通过将肺部CT图像分割成图像块进行实例级特征提取，以自生成的方式利用软伪标记技术，为实例级特征提供额外的监督信号，指导多实例学习模型更有效地区分实例，增强实例级特征的鉴别能力；将独特的相对空间位置信息集成到自我注意机制中，可以灵活、明确地挖掘实例间的依赖关系，可以极大地提高异质性肿瘤的表示能力；通过自适应门控实例聚合模块自动学习不同实例特征的重要性得分，便于特征聚合实例的动态加权，这种方法提高了模型在不同数据集上的泛化性。本申请提供的预测方法能够细腻捕捉并分析肿瘤内部的异质性特征，确保对EGFR突变状态的预测更加精确且针对性强。

本发明授权基于多示例学习和Transformer技术的肺癌EGFR基因突变预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多示例学习和Transformer技术的肺癌EGFR基因突变预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取多个肺部CT影像； 对每一个肺部CT影像均进行预处理，获取每一个肺部CT影像中的感兴趣区域图像； 将每一个感兴趣区域图像分割为多个尺寸相等的图像块； 创建EGFR突变预测模型； 对所述EGFR突变预测模型进行k次训练，得到训练后的EGFR突变预测模型；k为正整数且k大于1； 获取待测肺部CT影像，将所述待测肺部CT影像输入至所述训练后的EGFR突变预测模型； 启动所述训练后的EGFR突变预测模型，获取所述训练后的EGFR突变预测模型输出的预测结果； 所述对所述EGFR突变预测模型进行k次训练，得到训练后的EGFR突变预测模型包括： 利用特征编码器对所有图像块进行逐一编码，并依据每一个图像块的编码结果得到每一个图像块的初步预测结果； 在每一个图像块的初步预测结果中嵌入每一个图像块的重要性分数，生成每一个图像块的软伪标签； 创建具有多层编码器结构的空间感知Transformer模块，基于具有多层编码器结构的空间感知Transformer模块，挖掘不同图像块之间的空间相对位置关系，得出每一个图像块的综合特征； 基于自适应门控实例聚合模块，利用动态加权的方式对每一个图像块的综合特征和每一个图像块的重要性分数进行聚合，得到每一个感兴趣区域图像的包级CT影像特征； 分别构造包特征的预测损失函数、类标记特征的预测损失函数、以及监督损失函数； 利用包特征的预测损失函数、类标记特征的预测损失函数、以及监督损失函数构造总体损失函数； 在下一次训练中将总体损失函数的值最小化作为训练目标。

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