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龙图腾网获悉北京透彻未来科技有限公司申请的专利基于深度学习的微卫星不稳定性大肠癌机制信息分析系统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：CN117174179B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202311047223.9，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权基于深度学习的微卫星不稳定性大肠癌机制信息分析系统是由王书浩;刘岩斌设计研发完成，并于2023-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的微卫星不稳定性大肠癌机制信息分析系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于深度学习的微卫星不稳定性大肠癌机制信息分析系统，系统包括：数据集建立模块、基因筛选模块、训练模型建立模块及学习模型建立模块；本发明通过大量的大肠癌手术标本量，建立完善的分子病理检测平台，明确了每个病例的突变基因，并将结合人工智能深度学习模型，利用手术标本组织病理数字切片作为训练数据集，按照不同突变基因进行分组，结合家族病史以及临床随访信息，开发基于深度学习的微卫星不稳定性大肠癌发生的分子机制和林奇综合征患者发病机制及预后预测的计算机辅助诊断系统；可以减少在林奇综合征筛查过程中的多步骤检测过程，节约时间、人力和检测成本，减少漏诊，更可以利用扫描病理图像提供远程诊断的可能。

本发明授权基于深度学习的微卫星不稳定性大肠癌机制信息分析系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的微卫星不稳定性大肠癌机制信息分析系统，其特征在于，包括： 数据集建立模块，负责采集外科手术切除的大肠癌的第一病例文档数据，从第一病例文档数据中筛选出微卫星不稳定大肠癌的第二病例文档数据，其中第二病例文档数据中包含：林奇综合征家系大肠癌的第三病例文档数据，从第三病例文档数据选取数据作为人工智能深度学习模型的训练数据集及测试数据集； 基因筛选模块，负责从第二病例文档数据和第三病例文档数据中，筛选出林奇综合征家系大肠癌的突变基因； 训练模型建立模块，负责训练数据集构建数字切片训练模型，对外科手术切除的大肠癌的病理组织染色切片进行扫描，得到数字切片，利用大肠癌诊断模型对数字切片进行预先辅助标注，并对整张数字切片赋予不同突变基因的标签； 学习模型建立模块，负责建立人工智能深度学习模型，采用测试数据集对人工智能深度学习模型进行测试，将标签输入至人工智能深度学习模型，得到微卫星不稳定大肠癌和林奇综合征家系大肠癌，引起遗传的胚系突变基因； 学习模型建立模块，包含： 图像切分子模块，负责将大肠癌的病理组织染色切片进行扫描，得到全扫描的数字切片的图像，采用弱监督学习框架将图像等距切分为图像块，每一张全扫描的数字切片的图像被分成N×N个大小相等的块，M和m分别表示全扫描的数字切片的图像和图像块的尺寸，N=Mm为比例因子； 分类标签子模块，负责通过组合多实例学习的训练，找到图像中的代表图像块，训练的预测结果为整张数字切片的图像的分类标签； 模型建立子模块，负责实现整张数字切片的图像级别的粗粒度标签，通过切片级的分类标签，建立深度学习模型，分别完成微卫星不稳定性大肠癌和林奇综合征预后预测模型的建立； 图像切分子模块，包含： 矩阵建立单元，负责对每一张全扫描的数字切片的图像建立注意力矩阵，矩阵中存储对应所有图像块的注意力权重； 概率预测单元，负责采用权重存储分类模型对图像块的预测概率，若没有被预测，则权重默认为NA，A表示图像块；定义抽样数为n，nN，在每轮迭代时，以概率p根据注意力权重对图像块进行抽样，p介于0.0到1.0之间，即平均抽样p×n张注意力权重不为NA的图像块； 图像抽样单元，负责以1-p的概率随机在权重为NA的图像块中进行抽样，即平均抽样1-p×n张注意力权重不为NA的图像块，每次迭代单张全扫描的数字切片的图像共抽样n张图像块用于分类模型训练。

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