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龙图腾网获悉南昌大学第二附属医院申请的专利轻量化肿瘤内肿瘤浸润淋巴细胞的自动量化方法及设备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：CN120635064B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202511113266.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权轻量化肿瘤内肿瘤浸润淋巴细胞的自动量化方法及设备是由胡超;段灵星;曾志华;张晴;鲁雄兵;邓立彬;徐慧;王帆设计研发完成，并于2025-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本轻量化肿瘤内肿瘤浸润淋巴细胞的自动量化方法及设备在说明书摘要公布了：本发明属于智能检测技术领域，提供轻量化肿瘤内肿瘤浸润淋巴细胞的自动量化方法及设备。获取和预处理膀胱癌染色病理图像，获得有效色块；标注有效色块后，构建有效色块的训练集和测试集；构建分别识别肿瘤色块和淋巴细胞聚集色块的两个独立的轻量化深度学习模型；输入患者的膀胱癌病理图像，计算肿瘤色块和淋巴细胞聚集色块的重叠面积占总肿瘤色块面积的比例；评估膀胱癌患者肿瘤内肿瘤浸润淋巴细胞的分数和或对膀胱癌患者进行预后诊断。本发明辅助临床医生对肿瘤内肿瘤浸润淋巴细胞进行评价，为患者的数字化、个体化诊疗决策提供参考依据，为精准医学的发展提供坚实的科学基础和技术支持。

本发明授权轻量化肿瘤内肿瘤浸润淋巴细胞的自动量化方法及设备在权利要求书中公布了：1.轻量化肿瘤内肿瘤浸润淋巴细胞的自动量化方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤S1：获取和预处理膀胱癌染色病理图像，获得有效色块，有效色块包括肿瘤色块、非肿瘤色块、淋巴细胞聚集色块和非淋巴细胞聚集色块； 标注有效色块后，构建有效色块的训练集和测试集； 构建两个独立的轻量化深度学习模型，轻量化深度学习模型由输入层、起始层、四个残差分离卷积块、全局平均池化层和全连接层串联组成，基于有效色块的训练集和测试集训练轻量化深度学习模型，获得分别识别肿瘤色块和淋巴细胞聚集色块的两个独立的轻量化深度学习模型； 其中轻量化深度学习模型由输入层、起始层、四个残差分离卷积块、全局平均池化层和全连接层串联组成，具体为： 输入层：用于接收膀胱癌病理图像并传输到起始层中； 起始层：起始层中设置包含32个3×3卷积核的二维卷积层，通过普通卷积快速提取浅层边缘纹理，同时把通道升到32，再批量归一化以抑制内部协变量偏移，再通过ReLU激活函数引入非线性，然后通过2×2的二维最大池化以降低2倍空间尺寸； 四个残差分离卷积块：每个残差分离卷积块包括主路、残差支路和压缩激励强化模块；主路依次通过3×3可分离卷积、批量归一化、ReLU激活函数和3×3可分离卷积，进行特征提取；残差支路通过1×1卷积和批量归一化调整通道后与主路输出残差相加；压缩激励强化模块通过全局平均池化生成通道权重并与原特征相乘；最终输出64×64×128的特征矩阵； 全局平均池化层：通过二维全局平均池化将64×64×128的特征矩阵转变为128维向量； 全连接层：由特征升维层、随机失活层和分类全连接层串联组成，通过Softmax激活函数处理得到分类结果； 步骤S2：输入患者的膀胱癌病理图像，利用分别识别肿瘤色块和淋巴细胞聚集色块的两个独立的轻量化深度学习模型，识别膀胱癌患者病理图像的肿瘤色块和淋巴细胞聚集色块；根据膀胱癌患者病理图像的肿瘤色块和淋巴细胞聚集色块的空间坐标，计算肿瘤色块和淋巴细胞聚集色块的重叠面积占总肿瘤色块面积的比例； 步骤S3：根据肿瘤色块和淋巴细胞聚集色块的重叠面积占总肿瘤色块面积的比例，评估膀胱癌患者肿瘤内肿瘤浸润淋巴细胞的分数。

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南昌大学第二附属医院，其通讯地址为：330000 江西省南昌市东湖区民德路1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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