买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利基于HER2基因检测的胃癌病理图像分类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：CN115690056B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202211369435.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于HER2基因检测的胃癌病理图像分类方法及系统是由田捷;董迪;张若凡;方梦捷;操润楠设计研发完成，并于2022-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于HER2基因检测的胃癌病理图像分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于计算机和图像处理技术领域，具体涉及了一种基于HER2基因检测的胃癌病理图像分类方法及系统，旨在解决现有技术无法进行胃癌病理图像的准确分类，从而无法有效辅助医生预测患者进行曲妥珠单抗治疗的疗效的问题。本发明包括：获取胃癌患者的胃部数字病理切片图像；进行区域提取及分割操作，获得多个设定像素大小且包含设定组织类型的图像块；进行图像块的数据增强归一化和数据划分，获得训练图像包；通过训练图像包进行网络迭代训练，获得胃癌病理图像分类模型；通过胃癌病理图像分类模型进行实时获取的患者胃部数字病理切片图像的分类。本发明实现胃癌病理图像的准确分类，从而可以辅助医生有效预测患者进行曲妥珠单抗治疗的疗效。

本发明授权基于HER2基因检测的胃癌病理图像分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于HER2基因检测的胃癌病理图像分类方法，其特征在于，所述胃癌病理图像分类方法包括： 步骤S10，获取胃癌患者的胃部数字病理切片图像；所述切片图像包含癌症组织表达HER2基因的表达情况； 步骤S20，对所述切片图像进行区域提取及分割操作，获得多个设定像素大小且包含设定组织类型的图像块； 步骤S30，进行所述多个设定像素大小且包含设定组织类型的图像块的数据增强归一化和数据划分，获得训练图像包； 步骤S40，通过所述训练图像包对构建的ResNet卷积神经网络进行迭代训练，获得胃癌病理图像分类模型； 步骤S50，基于实时获取的患者胃部数字病理切片图像，通过胃癌病理图像分类模型进行分类，获得图像分类结果； 所述胃癌病理图像分类模型，在针对客观缓解率ORR进行预测时，将模型的最后的全连接层改为输出ORR的预测，优化器采用交叉熵损失函数来作为Loss函数，在针对无进展生存期PFS进行预测时，将模型的最后的全连接层改为输出一个数值，优化器采用C-index指数计算损失函数； 所述交叉熵损失函数为： 其中，y代表病人真实的ORR标签，代表预测的ORR标签； 所述C-index指数为： 其中，T代表随机选取的i,j两个病人的生存时间，l和分别代表在真实值和模型预测得到的值，如果i病人的生存时间长于j病人的生存时间，则C-Index＝1，反之C-Index＝0。

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国科学院自动化研究所，其通讯地址为：100190 北京市海淀区中关村东路95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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。