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龙图腾网获悉中国医学科学院肿瘤医院申请的专利一种癌症组织学亚型的分类模型的训练方法及存储介质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：CN120997586B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202511136260.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种癌症组织学亚型的分类模型的训练方法及存储介质是由李文斌;黎磊;张毅;石岩;鲁良松;赵国炜设计研发完成，并于2025-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种癌症组织学亚型的分类模型的训练方法及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种癌症组织学亚型的分类模型的训练方法及存储介质，方法包括识别出该HE染色切片图像中的肿瘤图像区域，并在肿瘤图像区域内划分出多个非重叠的子切片图像；针对样本集中的每张HE染色切片图像对应的每一子切片图像，将该子切片图像输入特征提取网络，以获取该子切片图像的基础特征向量；将该HE染色切片图像的所有子切片图像的基础特征向量输入相互连接的注意力网络和混合密度网络，以构建该HE染色切片图像的增强特征向量；将该HE染色切片图像的增强特征向量输入分类器，以输出该HE染色切片图像的癌症组织学亚型预测结果；对超参数进行调整，以生成训练好的癌症组织学亚型分类模型。

本发明授权一种癌症组织学亚型的分类模型的训练方法及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种癌症组织学亚型的分类模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 针对样本集中的每张HE染色切片图像，识别出该HE染色切片图像中的肿瘤图像区域，并在肿瘤图像区域内划分出多个非重叠的子切片图像； 针对样本集中的每张HE染色切片图像对应的每一子切片图像，将该子切片图像输入特征提取网络，以获取该子切片图像的基础特征向量； 针对样本集中的每张HE染色切片图像，将该HE染色切片图像的所有子切片图像的基础特征向量输入相互连接的注意力网络和混合密度网络，以构建该HE染色切片图像的增强特征向量； 针对样本集中的每张HE染色切片图像，将该HE染色切片图像的增强特征向量输入分类器，以输出该HE染色切片图像的癌症组织学亚型预测结果； 针对样本集中的每张HE染色切片图像，基于注意力网络、混合密度网络和分类器对应的综合损失值，对超参数进行调整，以生成训练好的癌症组织学亚型分类模型；通过以下方式构建目标HE染色切片图像的增强特征向量： 将目标HE染色切片图像的所有子切片图像的基础特征向量输入注意力网络，以获取注意力网络输出的每个子切片图像的注意力分值和优化特征向量； 将目标HE染色切片图像的所有子切片图像的注意力分值和优化特征向量输入混合密度网络，以获取混合密度网络输出的目标HE染色切片图像的增强特征向量； 混合密度网络输出目标HE染色切片图像的增强特征向量的步骤，具体包括： 将目标HE染色切片图像的所有子切片图像的注意力分值和优化特征向量输入混合密度网络，以计算出所有子切片图像对应的混合系数值、均值和标准差值； 针对目标HE染色切片图像的每个子切片图像，基于该子切片图像的注意力分值、混合系数值、均值和标准差值，计算出该子切片图像的聚类分配概率值； 基于每个子切片图像的聚类分配概率值和均值，计算出该子切片图像的回归预测值； 基于目标HE染色切片图像的所有子切片图像的优化特征向量和回归预测值，加权获得增强特征向量。

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中国医学科学院肿瘤医院，其通讯地址为：100021 北京市朝阳区潘家园南里17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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