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龙图腾网获悉北京凯普顿医药科技开发有限公司申请的专利基于病源数据库和机器学习辅助的肿瘤表型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：CN120561615B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202511044773.4，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权基于病源数据库和机器学习辅助的肿瘤表型分析方法及系统是由裴萌;翟宇;卜政昕;龚瑞;李秀明;王利民设计研发完成，并于2025-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于病源数据库和机器学习辅助的肿瘤表型分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于病源数据库和机器学习辅助的肿瘤表型分析方法及系统，涉及人工智能领域，包括：通过获取肿瘤样本的临床、基因、影像多模态特征向量，输入多模态特征融合网络提取各模态路径向量；对临床与基因特征进行长距离依赖建模得到第一依赖特征图，并结合特征关联强度特征图生成第二依赖特征图；基于第二依赖特征图与影像特征路径向量确定目标肿瘤表型特征向量，最终与肿瘤表型数据库中的待选表型特征向量计算匹配置信度，选取最高信度对应的表型作为目标结果。本发明通过跨模态特征依赖建模与病源数据库匹配，提升了肿瘤表型分析的准确性与效率，为临床精准诊疗提供支持。

本发明授权基于病源数据库和机器学习辅助的肿瘤表型分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于病源数据库和机器学习辅助的肿瘤表型分析方法，其特征在于，包括： 获取肿瘤样本特征向量； 将所述肿瘤样本特征向量输入肿瘤表型分析模型的多模态特征融合网络中的临床特征路径、基因特征路径和影像特征路径，分别得到临床特征路径向量、基因特征路径向量和影像特征路径向量； 对所述临床特征路径向量和所述基因特征路径向量进行长距离依赖建模，得到第一依赖特征图；其中，所述第一依赖特征图用于指示所述临床特征路径向量中的各个第一特征对所述基因特征路径向量中的各个第二特征的关联强度； 获取特征关联强度特征图，其中，所述特征关联强度特征图用于指示所述临床特征路径向量中的各个所述第一特征与所述基因特征路径向量中的各个所述第二特征的特征关联距离，所述特征关联强度特征图中的各个偏置特征与所述第一依赖特征图的各个依赖特征是正向关联的； 根据所述第一依赖特征图和所述特征关联强度特征图，确定第二依赖特征图，并根据所述影像特征路径向量和所述第二依赖特征图，确定目标肿瘤表型特征向量； 获取肿瘤表型数据库，其中，所述肿瘤表型数据库包括多个待选肿瘤表型、以及各所述待选肿瘤表型的待选肿瘤表型特征向量； 针对各所述待选肿瘤表型，计算所述待选肿瘤表型的待选肿瘤表型特征向量、和所述目标肿瘤表型特征向量之间的表型匹配置信度，并基于最高的表型匹配置信度，确定出目标肿瘤表型； 其中，对于所述肿瘤样本特征向量中的任一个特征维度，所述特征维度在所述临床特征路径向量中所匹配的第一特征的特征索引、与所述特征维度在所述基因特征路径向量中所匹配的第二特征的特征索引相同，其中，所述特征索引用于指示所述特征维度在所述肿瘤样本特征向量的位置信息； 所述特征关联强度特征图由以下流程得到，包括： 根据所述临床特征路径向量中的各个所述第一特征的特征索引与所述基因特征路径向量中的各个所述第二特征的特征索引的索引距离，确定初阶关联强度特征图的所述偏置特征的量化特征值； 根据可学习缩放系数和所述初阶关联强度特征图的加权相乘结果，确定所述特征关联强度特征图。

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