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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种基于深度学习的肿瘤分类系统构建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：CN115272772B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202210967185.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于深度学习的肿瘤分类系统构建方法是由陈玫玫;吴金洋;王世刚设计研发完成，并于2022-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的肿瘤分类系统构建方法在说明书摘要公布了：本发明的一种基于深度学习的肿瘤分类系统构建方法属于计算机视觉及深度学习领域，步骤包括：选取确诊的PCNSL放射影像和GBM放射影像并分为训练集和测试集，对训练集进行数据增广，在Swin‑Transformer模型基础上加以改进，用数据増广后的训练集中的数据对改进的Swin‑Transformer模型进行训练，然后将测试集的图像输入至已训练模型中，验证识别效果。本发明的方法是基于医学影像非侵入式诊断方式，既能够减轻患者痛苦，又可以为医生提供准确的影像诊断依据，具有重要的科学意义和医学价值。

本发明授权一种基于深度学习的肿瘤分类系统构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的肿瘤分类系统构建方法，包括以下步骤： S1：选取确诊的PCNSL放射影像和GBM放射影像，每种影像数目不少于800张，每种类型的放射影像均按照7:3的比例分为训练集和测试集； S2：对S1中的训练集进行数据增广，所述的数据增广包括缩放图像尺寸、随机翻转图像、随机裁剪图像、图像数据归一化、Mixup、Cutout以及CutMix； S3：在Swin-Transformer模型基础上加以改进，对Swin-Transformer网络中的数据采样、特征提取、损失函数三个模块进行平衡化处理，以求得更高的准确率与精确性；所述的平衡化处理分别是：利用Patch-Balance取代特征提取模块；利用Sample-Balance取代数据采样模块；利用BalancedLoss取代损失函数模块；其中Patch-Balance是对Swin-Transformer模型中的Patch的提取方式由均匀取样变为间隔采样，Sample-Balance是对Swin-Transformer模型中数据类型加权，BalancedLoss是采用LabelSmoothing对损失函数进行正则化； S4：用S2数据増广后的训练集中的数据对S3中改进的Swin-Transformer模型进行训练，然后将测试集的图像输入至已训练模型中，验证识别效果。

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吉林大学，其通讯地址为：130012 吉林省长春市长春高新技术产业开发区前进大街2699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”。