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龙图腾网获悉清华大学深圳国际研究生院申请的专利一种基于多尺度特征提取的肝活检切片基础病变评估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：CN118587483B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202410641339.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于多尺度特征提取的肝活检切片基础病变评估方法是由周光德;何奇洺;何永红;李炳辰;常静设计研发完成，并于2024-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多尺度特征提取的肝活检切片基础病变评估方法在说明书摘要公布了：一种基于多尺度特征提取的肝活检切片基础病变评估方法，该方法包括构建染色切片图像数据集，随机截取高分辨率图块；对病理特征进行标注，构建病理先验知识库；训练基于ResNet的多尺度局部病变分级模型；使用图像缩放技术从高分辨率图块得到低分辨率图块，提取并融合多尺度深度特征，实现图块级别局部病变分级；构建全局病变评估模型，聚合局部分级结果，实现全切片级别病变分级。本方法基于多尺度特征提取和融合，实现了对图块的病理特征的高效提取，从而实现了图块级别局部病变准确分类；另一方面，本方法能够准确定位与病变关联的相关性区域，从而为模型提供可解释性。

本发明授权一种基于多尺度特征提取的肝活检切片基础病变评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度特征提取的肝活检切片基础病变评估方法，其特征在于，包括在计算机上进行处理的以下步骤： S0、构建染色切片图像数据集，从所述数据集的全玻片图像中随机截取图块，得到高分辨率图块； S1、对图块的病理特征进行标注，构建病理先验知识库； S2、构建并使用染色切片图像和对应的标注数据训练基于ResNet的多尺度局部病变分级模型；对所述高分辨率图块使用图像缩放技术得到相应的低分辨率图块，使用所述多尺度局部病变分级模型提取所述高分辨率图块和所述低分辨率图块的多尺度深度特征进行融合，然后对多尺度融合特征进行分类，从而实现图块级别的局部病变分级； 步骤S2具体包括： S2‑0、使用预训练好的ResNet‑34提取所述高分辨率图块和所述低分辨率图块的多尺度深度特征； S2‑1、使用自适应池化将高分辨率尺度特征下采样到与低分辨率尺度特征相同的尺度，采取通道最大值差异度的方式将从所述高分辨率图块和所述低分辨率图块提取的两个尺度的特征进行融合； S2‑2、使用池化层和全连接层对多尺度融合特征进行分类，从而实现基于图块的局部病变分级； S3、构建基于先验引导的全局病变评估模型，对局部病变分级结果进行聚合，从而实现全切片级别病变分级。

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清华大学深圳国际研究生院，其通讯地址为：518000 广东省深圳市南山区西丽街道深圳大学城清华校区A栋二楼；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”。

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