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龙图腾网获悉北京透彻未来科技有限公司申请的专利一种基于语义分割与弱监督学习的肺癌预后分析系统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：CN116664496B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202310524438.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于语义分割与弱监督学习的肺癌预后分析系统是由王书浩;田艳杰设计研发完成，并于2023-05-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于语义分割与弱监督学习的肺癌预后分析系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于语义分割与弱监督学习的肺癌预后分析系统包括：采集模块：获取患者的病理切片图像，处理模块：病理切片图像分割为若干个子图像，分别解析每一子图像，得到对应的深度信息和语义信息，将深度信息相同的子图像进行聚类，得到若干个图像类，对比模块：将同一图像类中的子图像对应的语义信息分别与不同的预设信息样本进行对比，得到每一子图像对应的病理特征，执行模块：将病理特征标记在病理切片图像上，生成分析报告，传输到指定终端进行显示，通过语义分割对患者的病理切片图像进行分割，然后利用弱监督学习技术对分割后的图像进行对比，可以得到患者的肺部病理特征，从而生成分析报告，供医护人员参考。

本发明授权一种基于语义分割与弱监督学习的肺癌预后分析系统在权利要求书中公布了：1.一种基于语义分割与弱监督学习的肺癌预后分析系统，其特征在于，包括： 采集模块，用于获取患者的病理切片图像； 处理模块，用于将所述病理切片图像分割为若干个子图像，分别解析每一子图像，得到对应的深度信息和语义信息，将深度信息相同的子图像进行聚类，得到若干个图像类； 对比模块，用于将同一图像类中的子图像对应的语义信息分别与不同的预设信息样本进行对比，得到每一子图像对应的病理特征； 执行模块，用于将所述病理特征标记在所述病理切片图像上，生成分析报告，传输到指定终端进行显示； 所述执行模块，包括： 标记单元，用于根据每一子图像在所述病理切片图像上的图像位置，得到每一病理特征的标记位置，将所述病理特征标记在所述病理切片图像上，得到带标病理切片图像； 分析单元，用于根据所述带标病理切片图像生成组织结构数据，从所述组织结构数据中筛选出若干个异常数据，根据所述异常数据与所述组织结构数据的数量比，在历史信息中查找所述患者的肺部面积，结合所述数量比得到所述患者的肺部异常面积； 执行单元，用于在所述带标病理切片图像上分别获取每一病理特征所在的九宫格范围内的特征集，判断所述特征集是否属于异常特征集，若是，增强所述异常特征集在带标病理切片图像上的对比度，获取所述带标病理切片图像上的所有增强区域对应的区域面积，当所述区域面积与所述肺部异常面积一致时，确定所有异常特征集提取完成，反之，继续进行提取所述带标病理切片图像上的异常特征集； 生成单元，用于获取所述带标病理切片图像上的每一增强区域对应的切片组织，为患者建立组织异常分析报告，传输到指定终端进行显示； 还包括： 分析模块，用于获取所述患者的历史报告，结合所述分析报告，得到患者的身体变化趋势范围，传输到指定终端进行显示； 所述分析模块，包括： 第一分析单元，用于获取并解析所述患者的历史报告，得到患者不同时期对应的患病症状； 第二分析单元，用于根据所述患者不同时期对应的患病症状建立患者身体素质变化图，根据所述身体素质变化图预测所述患者的身体变化趋势范围； 第三分析单元，用于解析所述分析报告，得到所述患者的当前身体素质，判断所述患者的当前身体素质是否在身体变化趋势范围内，若不在，确定所述患者的身体状况出现异常； 第四分析单元，用于当所述确定所述患者的身体状况出现异常时，生成提醒消息，传输到所述指定终端进行显示。

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