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龙图腾网获悉徐州市中心医院;中国矿业大学申请的专利基于HE染色图像的肿瘤HER2表达分级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：CN120808885B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202511296404.4，技术领域涉及：G16B25/10；该发明授权基于HE染色图像的肿瘤HER2表达分级方法是由周云;唐艺;宁立雨;李妍雨;徐慧;赵荣焕;谢红銮;周宇恒;王子华;邹亮;雷萌设计研发完成，并于2025-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于HE染色图像的肿瘤HER2表达分级方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于HE染色图像的肿瘤HER2表达分级方法。其包括：将目标HE图像块组内的每个目标HE图像块分别加载到IHC图像生成模型内，以利用IHC图像模型生成与当前目标HE图像块呈结构对齐状态的待检IHC图像块；将每个待检IHC图像块加载到多模态语义分类模型，以利用所述多模态语义分类模型进行表达分级处理，经分级处理后生成当前待检IHC图像块的HER2表达等级预测信息。本发明能基于HE染色图像实现对肿瘤HER2表达分级预测，降低对IHC染色技术的依赖，同时提升HER2表达分级预测的精度、稳定性与临床可用性。

本发明授权基于HE染色图像的肿瘤HER2表达分级方法在权利要求书中公布了：1.一种基于HE染色图像的肿瘤HER2表达分级方法，其特征是，所述肿瘤HER2表达分级方法包括： 提供参考HE染色图像，并对所述参考HE染色图像至少进行切分筛选处理，以经切分筛选后生成目标HE图像块组，其中，目标HE图像块组内的目标HE图像块均包含肿瘤组织信息； 将目标HE图像块组内的每个目标HE图像块分别加载到IHC染色图像生成模型内，以利用IHC染色图像生成模型生成与当前目标HE图像块呈结构对齐状态的待检IHC图像块； 将每个待检IHC图像块加载到多模态语义分类模型，以利用所述多模态语义分类模型进行表达分级处理，经分级处理后生成当前待检IHC图像块的HER2表达等级预测信息，其中， 执行表达分级处理时，所述多模态语义分类模型提取待检IHC图像块的视觉嵌入特征，并计算确定与视觉嵌入特征呈最优近似状态的目标HER2等级信息； 将目标HER2等级信息配置作为当前待检IHC图像块的表达等级预测信息； 所述IHC染色图像生成模型至少包括图像生成器，将目标HE图像块加载到IHC染色图像生成器内，以由IHC染色图像生成器生成待检IHC图像块，其中， IHC染色图像生成模型基于IHC染色图像生成基础模型经模型训练后生成，其中，IHC染色图像生成基础模型包括图像生成器以及图像判别器，利用制作的生成模型训练数据集对IHC染色图像生成基础模型进行模型训练； 生成模型训练数据集包括若干生成训练样本，每个生成训练样本包括训练HE图像块以及与训练HE图像块对应的基准IHC图像块，其中，同一个生成训练样本内的训练HE图像块、基准IHC图像块基于同一肿瘤组织切片形成，同时，训练HE图像块、基准IHC图像块内均包含肿瘤组织信息，且同一个训练样本内的训练HE图像块、基准IHC图像块至少处于组织结构层面对齐状态； 配置IHC染色图像生成基础模型进行模型训练所需的生成模型训练条件，直至IHC染色图像生成基础模型的训练效果达到生成模型目标状态，此后，基于训练效果达到生成模型目标状态的IHC染色图像生成基础模型生成IHC染色图像生成模型； 所述图像判别器包括局部判别器以及全局判别器，其中， 全局判别器基于空间金字塔池化以及通道-空间自注意力机制的判别架构，以配置全局判别器用于对图像组织结构的真实性判别； 局部判别器基于边缘引导的轻量化残差机制的判别架构，以配置局部判别器用于对膜染区域以及细胞核边缘进行细粒度判别； 局部判别器包括Sobel卷积层、ResBlock1单元以及ResBlock2单元，其中，Sobel卷积层提取伪HER2图像块的边缘先验信息，ResBlock1单元与ResBlock2单元构成两级残差压缩单元，ResBlock1单元是浅层残差模块，通过残差连接保留边缘细节，初步融合低阶特征；ResBlock2单元是深层残差模块，进一步压缩特征并增强语义表达能力，其输出连接全局最大池化层，以聚焦关键区域。

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徐州市中心医院;中国矿业大学，其通讯地址为：221000 江苏省徐州市泉山区解放路199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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