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龙图腾网获悉五邑大学申请的专利前列腺癌病理图像的格里森分级方法和装置、设备及介质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：CN119477809B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202411456229.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权前列腺癌病理图像的格里森分级方法和装置、设备及介质是由麦超云;王倩文;麦智鹏;秦传波;曾军英;谢皓;张洪燚;柯晓鹏;洪晓纯设计研发完成，并于2024-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本前列腺癌病理图像的格里森分级方法和装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了一种前列腺癌病理图像的格里森分级方法和装置、设备及介质。其中，方法包括：获取前列腺癌病理图像，前列腺癌病理图像为全视野数字化切片图像；对前列腺癌图像进行特征提取，得到病理图像特征；将病理图像特征输入至基于时频交互的多实例学习模型，得到融合特征，其中，基于时频交互的多实例学习模型包括特征重构模块和时频特征交互模块，特征重构模块用于从病理图像特征提取得到高频特征信息和低频特征信息，时频特征交互模块用于从病理图像特征提取得到时域特征信息和频域特征信息；将融合特征输入至分类器，得到前列腺癌病理图像的格里森分级结果。基于此，本发明实施例能够提高对前列腺癌病理图像格里森分级的准确性。

本发明授权前列腺癌病理图像的格里森分级方法和装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种前列腺癌病理图像的格里森分级方法，包括： 获取前列腺癌病理图像，所述前列腺癌病理图像为全视野数字化切片图像； 对所述前列腺癌图像进行特征提取，得到病理图像特征； 将所述病理图像特征输入至预先训练好的基于时频交互的多实例学习模型，得到融合特征，包括：将所述病理图像特征输入至基于小波变换的特征重构模块，得到高频特征信息和低频特征信息；对所述病理图像特征做标准归一化处理，得到归一化特征；将所述高频特征信息、所述低频特征信息和所述归一化特征输入至基于Mamba的时频特征交互模块，得到时域特征信息和频域特征信息；根据所述时域特征信息和所述频域特征信息生成所述融合特征，其中，所述基于时频交互的多实例学习模型包括所述基于小波变换的特征重构模块和所述基于Mamba的时频特征交互模块，所述基于小波变换的特征重构模块用于从所述病理图像特征提取得到所述高频特征信息和所述低频特征信息，所述基于Mamba的时频特征交互模块用于从所述病理图像特征提取得到所述时域特征信息和所述频域特征信息； 将所述融合特征输入至分类器，得到所述前列腺癌病理图像的格里森分级结果。

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五邑大学，其通讯地址为：529000 广东省江门市蓬江区东成村22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”。

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