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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利针对病理图像的病变区域确定方法、模型训练方法及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：CN116958018B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202211056712.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权针对病理图像的病变区域确定方法、模型训练方法及装置是由杨仲毅;杨森;项进喜;张军;韩骁设计研发完成，并于2022-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本针对病理图像的病变区域确定方法、模型训练方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种针对病理图像的病变区域确定方法、模型训练方法及装置，涉及计算机视觉技术领域。所述方法包括：采用第一采样方式从病理图像中采样得到至少两个第一实例图像；基于从至少两个第一实例图像中提取的特征信息，确定病理图像中的候选病变区域；采用第二采样方式从候选病变区域中采样得到至少两个第二实例图像，第二实例图像之间的重叠度大于第一实例图像之间的重叠度；基于从至少两个第二实例图像中提取的特征信息，确定病理图像的病变指示信息，病变指示信息用于指示病理图像中的病变区域。本申请中，减少了人力资源的消耗，节省了确定病变区域所需的成本。

本发明授权针对病理图像的病变区域确定方法、模型训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种针对病理图像的病变区域确定方法，其特征在于，所述方法包括： 采用第一采样方式从病理图像中采样得到至少两个第一实例图像； 对各个所述第一实例图像分别进行特征编码，得到各个所述第一实例图像分别对应的第一特征信息； 采用注意力机制对各个所述第一实例图像分别对应的第一特征信息进行处理，得到各个所述第一特征信息分别对应的权重； 根据各个所述第一特征信息分别对应的权重，对各个所述第一特征信息进行加权求和处理，得到所述病理图像的全局特征信息； 根据所述全局特征信息以及各个所述第一实例图像分别对应的第一特征信息，确定各个所述第一实例图像分别对应的第一预测概率，所述第一预测概率是指所述第一实例图像中包含病变区域的概率； 基于满足第一条件的第一预测概率对应的第一实例图像在所述病理图像中的位置，确定所述病理图像中的候选病变区域； 采用第二采样方式从所述候选病变区域中采样得到至少两个第二实例图像，所述第二实例图像之间的重叠度大于所述第一实例图像之间的重叠度； 基于从所述至少两个第二实例图像中提取的特征信息，确定所述病理图像的病变指示信息，所述病变指示信息用于指示所述病理图像中的病变区域。

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