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龙图腾网获悉南通大学申请的专利一种基于模糊内核的组织病理全量影像多任务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：CN119446495B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411567109.3，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种基于模糊内核的组织病理全量影像多任务方法是由丁卫平;周天奕;陈红光;谢天;符凡;陈悦鹏;尹涛;耿胜;黄嘉爽;鞠恒荣设计研发完成，并于2024-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于模糊内核的组织病理全量影像多任务方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于模糊内核的组织病理全量影像多任务方法，属于医学图像智能诊断技术领域，解决了当前全量影像模型无法同时进行高准确率分类和预测任务的技术问题。其技术方案为：首先，将全量图像预处理为微环境图像ITEM和低分辨率图像ILR；然后，通过隶属函数模糊和去模糊化，并将结果存储在内核中；接下来，通过交叉注意力对特征进行融合；再次，设计一种融合扩散模型，能够在扩散过程中受到动态模糊内核的引导；最后，将扩散后的特征放入分类和生存预测神经网络，得到最终结果。本发明的有益效果为：对多模态医学全量图像进行多任务处理，可以精确的对疾病进行分类及生存预测，帮助医生更全面确的了解肿瘤侵袭性和转移倾向。

本发明授权一种基于模糊内核的组织病理全量影像多任务方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模糊内核的组织病理全量影像多任务方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：对于每一位患者，采集全量图像和基因组学数据，并使其一一对应，然后将全量图像划分为224×224大小的图像块，并使用Resnet分类器将这些块分类成微环境图像ITEM和低分辨率图像ILR，同时将基因组学数据G展开、拼接，以统一维度，形成样本集，样本集包括微环境图像ITEM、低分辨率图像ILR和基因组学数据G，最后将样本集划分为训练样本集和测试样本集； S2：定义动态模糊内核，给定输入集合{ILR,G}，首先定义模糊隶属函数对输入模糊化得到模糊特征，接着计算模糊特征与模糊内核的距离，最后去模糊化计算模糊内核响应，并通过门控机制不断循环更新动态模糊内核； S3：构建模糊引导块，该模块输入动态模糊内核和神经网络上一层输出，对于动态模糊内核，会通过密集投影扩充至合适维度，并作为交叉注意力的索引矩阵和内容矩阵，对于神经网络上一层输出，会经过一个残差模块和自注意力模块，并作为交叉注意力的查询矩阵，最后将三个矩阵做交叉注意力； S4：构建融合动态模糊内核的扩散模型，通过在扩散过程中的神经网络嵌入模糊引导块，融合多模态特征至扩散模型中； S5：将扩散模型输出的特征矩阵，分别放入分类神经网络和生存预测神经网络，得到最后的结果。

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