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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种基于Mamba与混合专家模型的病理图像分类系统及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：CN119851017B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202411913875.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于Mamba与混合专家模型的病理图像分类系统及方法是由姚鸿勋;郑停停;江奎设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Mamba与混合专家模型的病理图像分类系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于Mamba与混合专家模型的病理图像分类系统及方法，所述病理图像分类系统提出结合Mamba和专家混合模型的优势，用于WSI分类的挑战性任务，并开发了一种新颖的基于Mamba的层次化网络，称为Mamba‑WSI。为了在保证效率的同时促进特征表示，Mamba‑WSI引入了伪包内和跨伪包的双向Mamba块，以探索伪包内实例之间的相关性和全局伪包表示。同时，本发明提出动态记忆库来存储与标签预测相关的历史信息，并设计了跨伪包融合模块，以从动态更新的字典模块中融合出有效的信息，以增强当前伪包表示和全局建模。此外，专家混合模块能够适应性地协调全局和局部的包表示，以实现鲁棒的包标签预测。

本发明授权一种基于Mamba与混合专家模型的病理图像分类系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Mamba与混合专家模型的病理图像分类系统，其特征在于所述病理图像分类系统包括全切片组织病理图像提取实例模块、实例特征提取模块、跨伪包融合模块CPFM、局部和全局包表示模块GLBRM、专家混合模块EMM，其中： 所述全切片组织病理图像提取实例模块负责组织病理图像实例提取； 所述实例特征提取模块负责组织病理图像实例特征编码； 所述跨伪包融合模块CPFM包括双向Mamba模块BiMambaB、交叉注意力模块CAM、动态记忆库DMB，在t时刻，采样一组实例特征利用BiMambaB捕获中实例之间的语义和空间特征，将其聚合到当前t时刻的伪包表示中；使用CPFM从DMB中整合历史知识进入到一个增强的伪包表示中，其中，表示t-1时刻的DMB，增强的伪包表示被传递到多层感知机MLP中，以推断增强的伪包表示对应的伪标签概率同时使用包标签Yi担任伪标签来监督相关过程表示为： 动态记忆库DMB保存K个判别的伪包特征表达以促进当前t时刻的伪包表达进入一个增强的伪包表示其中，表示保留的K个伪包特征，是其对应的类别概率，根据类别置信度从高到低排名；对于t-1时刻的DMB，以和作为输入，通过比较与t-1时刻之前已经存储的重新排列引入作为类别相关的提示和一个Softmax函数，将存储的特征表示转化为细化的特征表示随后，将其中的量化到最优的特征表示生成权重随后权重作的系数并且与执行相加操作，用来聚合分散的判别信息进入一个最信息的特征表征集合上述的操作表示为： 随后，拼接表示通过交叉注意力Cross-Attention运算为当前的t时刻的伪包表示提供更多与标签相关的特征； 所述局部和全局包表示模块GLBRM包含两个并行子分支：双向Mamba模块BiMambaB、卷积和最大池化模块ConvBlock，BiMambaB用于提炼伪包间全局包表示ConvBlock用于提取伪包中显著性的特征称为局部包表示上述过程被封装为： 分别通过线性层和Softmax函数预测全局包表示对应的类别概率局部包表示对应的类别概率和通过和被细化为更细粒度的包表示过程表示为： 所述专家混合模块EMM包括两个专家模块和一个路由网络，使用1×1卷积层、Relu和最大池化构成专家模块1，使用3×3卷积层、Relu和最大池化构成专家模块2，通过由线性层和Softmax激活函数构成的路由网络生成专家模块1和专家模块2权重和用来聚合专家模块1和专家模块2输出的结果和并将加权的特征输入到多层感知机中进行最终的包标签预测过程描述如下：

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哈尔滨工业大学，其通讯地址为：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92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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