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龙图腾网获悉中国人民解放军空军军医大学申请的专利一种活检病理图像智能诊断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：CN121074531B 。

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：202511615957.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种活检病理图像智能诊断分类方法是由王常利;王娟设计研发完成，并于2025-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种活检病理图像智能诊断分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及医疗图像智能诊断技术领域，公开了一种活检病理图像智能诊断分类方法。该方法采集活检样本的数字化病理图像数据，提取图像中的形态学特征区域作为基础分析单元。构建多尺度特征融合网络，将基础分析单元输入第一特征提取层获取初级特征图谱，通过次级特征提取层进行空间注意力加权，生成融合特征向量。建立动态分类阈值池，依据融合特征向量的维度分布划分特征子空间，为各子空间分配独立的分类边界参数。加载预训练的病理知识图谱，将融合特征向量与图谱中的节点特征进行相似度匹配，筛选出匹配度超预设阈值的知识节点作为辅助诊断依据。基于动态分类阈值池的输出结果和辅助诊断依据生成初始分类标签，输出最终诊断分类结果。

本发明授权一种活检病理图像智能诊断分类方法在权利要求书中公布了：1.一种活检病理图像智能诊断分类方法，其特征在于，包括： 采集活检样本的数字化病理图像数据，提取图像中的形态学特征区域作为基础分析单元； 构建多尺度特征融合网络，将基础分析单元输入至第一特征提取层获得初级特征图谱，通过次级特征提取层对初级特征图谱进行空间注意力加权，生成融合特征向量； 建立动态分类阈值池，根据融合特征向量的维度分布划分特征子空间，为每个特征子空间分配独立的分类边界参数； 加载预训练的病理知识图谱，将融合特征向量与病理知识图谱中的节点特征进行相似度匹配，筛选匹配度超过预设阈值的知识节点作为辅助诊断依据； 基于动态分类阈值池的输出结果和辅助诊断依据生成初始分类标签，通过跨模态一致性验证模块对初始分类标签进行修正，输出最终诊断分类结果； 所述形态学特征区域的提取过程包括： 采用自适应阈值分割算法对数字化病理图像进行区域划分，计算每个区域的细胞核质比和纹理复杂度指标； 将细胞核质比大于第一临界值且纹理复杂度指标小于第二临界值的区域标记为有效形态学特征区域； 对相邻的有效形态学特征区域进行边缘梯度检测，合并梯度差异小于第三临界值的连续区域； 所述动态分类阈值池的运作过程包括： 对融合特征向量进行主成分分析，选取方差贡献率超过第四临界值的主成分轴； 沿主成分轴方向将特征空间划分为超立方体子空间，统计每个子空间中历史样本的分类准确率； 根据分类准确率动态调整子空间的分类边界参数，使得高准确率子空间的边界容差小于低准确率子空间。

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