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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利基于扫描不变性Mamba的高分辨率医学病理WSI图像分析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：CN120070283B 。

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：202510151871.1，技术领域涉及：G06T5/90；该发明授权基于扫描不变性Mamba的高分辨率医学病理WSI图像分析方法是由黄晟;朱翔;石华展;刘倍言;邱可真;董佳俊;章鑫;葛永新;洪明坚;徐玲设计研发完成，并于2025-02-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于扫描不变性Mamba的高分辨率医学病理WSI图像分析方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于扫描不变性Mamba的高分辨率医学病理WSI图像分析方法，包括如下步骤：选取公开数据库，数据库中的图片需要含有组织信息；构建SMC‑MIL网络模型W，W包含三部分模块；从数据库中选择一张图片q输入到W中，q依次通过3个模块，最后得到q的预测包标签。实际检测中，可以根据预测包标签来提高对图片分析结果的准确性。

本发明授权基于扫描不变性Mamba的高分辨率医学病理WSI图像分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于扫描不变性Mamba的高分辨率医学病理WSI图像分析方法，其特征在于：包括如下步骤： S100：选取公开图片数据库Q，Q中所有图片都含有组织信息，且每张图片都有一个已知标签； S200：构建SMC-MIL网络模型W，该网络模型W包括数据离线预处理模块、序列对比增强模块和Mamba聚合模块三部分； S300：从Q中任选一张图片q，将q视为一个包，将q输入数据离线预处理模块，得到特征原始扫描序列Z； S400：将Z输入到序列对比增强模块中，将Z分别进行序列增强分支操作得到新的序列Zeasy和进行序列掩码分支操作得到新的序列Zhard： 序列增强分支操作：将Z通过注意力机制，用以识别高关注值的实例，得到实例注意力得分集合A，然后通过Mixup方法对A进行处理后，添加到Z中，得到新的序列Zeasy； 序列掩码分支操作：将Z通过注意力掩蔽机制，用以掩蔽低关注值的实例，得到掩码后的新序列Zhard； S500：将Zeasy和Zhard分别经过Mamba聚合模块，对应的得到包特征b1和包特征b2，表达式如下： b1＝A1·ΨZeasy＝φΨSAZ·ΨSAZ b2＝A2·ΨZhard＝φΨSMX·ΨSMZ 其中，A1和A2分别是ΨZeasy和ΨZhard的注意力分数；SA表示序列增强，SM表示序列屏蔽；Ψ·表示Mamba，φ·表示注意力机制； S600：分别计算Zeasy和Zhard对应的预测包标签和具体表达式如下： 其中，表示分类器； S700：计算SMC-MIL模型的网络参数优化公式，表示如下： 其中，θ表示SMC-MIL网络模型的网络参数，γ表示平衡分类损失和一致性损失的参数，表示W整体损失函数，表示包特征的一致性损失，表示包logits包分类的一致性损失； 表示序列增强分支的分类损失，表达式如下： 其中，Y表示包的真实值； S800：设置最大训练次数，将Q中所有图片执行步骤S300-S700，并根据更新网络参数θ，当训练达到最大次数时停止训练，得到训练好的网络模型W’； S900：选择含有组织信息的未知图片输入到W’中，得到该图片的预测包标签。

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