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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利基于多层感知机的肺部组织病理图像类型辅助分类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：CN116030306B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202310082953.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于多层感知机的肺部组织病理图像类型辅助分类方法是由刘名扬;李立元;张天瑜;李玉光;梅智;栾岚设计研发完成，并于2023-02-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多层感知机的肺部组织病理图像类型辅助分类方法在说明书摘要公布了：基于多层感知机的肺部组织病理图像类型辅助分类方法，涉及病理数据图像处理技术领域，解决现有的卷积神经网络、VisionTransformer中的卷积操作和自注意力机制过于复杂，算法的训练时间较长导致分类方法复杂等问题，本发明通过获得混合数据集，建立多层感知机模型以及对模型进行性能评估等步骤实现病理图像类型的辅助分类。本发明中的多层感知机模型不使用任何复杂的卷积操作和自注意力机制，模型结构简单，计算量小，处理速度快。设计了双数据流输入方式，使模型在可以捕捉全局信息的基础上还可以捕捉到局部信息，充分提取图像中的语义信息，提高模型对肺部组织病理图像的分类性能。

本发明授权基于多层感知机的肺部组织病理图像类型辅助分类方法在权利要求书中公布了：1.基于多层感知机的肺部组织病理图像类型辅助分类方法，其特征是：该方法由以下步骤实现： 步骤一：将获取肺部组织病理图像数据以及收集的公开的肺部组织病理数据并制作混合数据集，将所述混合数据集划分为训练集和测试集； 步骤二：对所述混合数据集进行数据处理，将图像大小调整到统一尺寸，对数据的背景颜色进行归一化处理，并进行数据增强处理； 步骤二中，对病理图像数据进行增强处理，包括对数据进行水平翻转、旋转、缩放、高度移动和宽度移动操作，使数据集中的数据量扩充到原来的五倍； 步骤三：建立多层感知机模型，将步骤二处理后的混合数据集中训练集数据输入到多层感知机模型，在特征提取层中提取特征图，最终经过全局池化和全连接层获取图像的分类结果； 步骤三中，所述多层感知机模型包括输入层、特征提取层、分类层； 将3×256×256的图像分割成若干16×16的大块，再对大块分割成4×4的小块，并将所述大块和小块进行线性映射，获得一个大块的二维列表和一个小块的二维列表，两个二维的列表作为多层感知机模型的最终输入； 将小块的二维列表通过输入层输入到特征提取层中的第一MixerLayer层，所述第一MixerLayer层获取小块的二维列表中小块的局部信息特征图； 对小块的二维列表线性映射成与大块二维列表相同的尺寸，然后将小块的二维列表和大块的二维列表进行融合，得到一个融合的大块二维列表； 采用特征提取层中的第二MixerLayer层获取融合后的大块二维列表中大块间的全局信息特征图； 将所述小块的局部信息特征图和大块间的全局信息特征图经分类层后获得病理图像的分类结果； 步骤四：采用测试集对所述步骤三中训练好的多层感知机模型的性能进行测试，完成对多层感知机模型的性能指标评估。

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