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龙图腾网获悉深圳市生强科技有限公司申请的专利病理图像分析处理方法、装置、设备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：CN121583514B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202610122519.X，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权病理图像分析处理方法、装置、设备及存储介质是由朱良慧;凌希通;陈玉玲;黄强;王子晗设计研发完成，并于2026-01-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本病理图像分析处理方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种病理图像分析处理方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取全切片图像的多个实例特征，根据实例特征构建实例特征集合；基于先验知识初始化多个可学习的先验诱导，获得初始化后的先验诱导；通过实例特征集合和初始化后的先验诱导之间的交互进行上下文建模，获得上下文感知的实例特征集合；基于上下文感知的实例特征集合生成全切片图像的袋级别表示，并基于袋级别表示对全切片图像进行分类预测，获得分类预测结果。由于本发明基于先验知识初始化多个可学习的先验诱导，通过实例特征集合和初始化后的先验诱导之间的交互进行上下文建模，相比于现有技术，本发明不仅降低了计算复杂度，还提升了分类预测准确性。

本发明授权病理图像分析处理方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种病理图像分析处理方法，其特征在于，所述方法包括： 获取全切片图像的多个实例特征，根据所述实例特征构建实例特征集合； 基于先验知识初始化多个可学习的先验诱导，获得初始化后的先验诱导； 通过所述实例特征集合和所述初始化后的先验诱导之间的交互进行上下文建模，获得上下文感知的实例特征集合； 基于所述上下文感知的实例特征集合生成所述全切片图像的袋级别表示，并基于所述袋级别表示对所述全切片图像进行分类预测，获得分类预测结果； 所述通过所述实例特征集合和所述初始化后的先验诱导之间的交互进行上下文建模，获得上下文感知的实例特征集合的步骤，包括： 将所述初始化后的先验诱导投影为第一查询矩阵，基于所述实例特征集合确定第一注意力权重，并利用所述第一注意力权重更新所述初始化后的先验诱导，获得第一更新后的先验诱导； 通过多头自注意力机制使所述第一更新后的先验诱导之间进行信息交换，获得第二更新后的先验诱导； 将所述实例特征集合投影为第二查询矩阵，基于所述第二更新后的先验诱导确定第二注意力权重，并利用所述第二注意力权重更新所述实例特征集合，获得上下文感知的实例特征集合； 所述基于先验知识初始化多个可学习的先验诱导，获得初始化后的先验诱导的步骤，包括： 获取多模态先验信息，并将所述多模态先验信息作为先验知识，所述多模态先验信息包括视觉特征信息、文本描述信息和分子表达谱信息中的至少一种； 将所述先验知识编码为嵌入向量，利用所述嵌入向量对多个可学习的先验诱导进行初始化，获得初始化后的先验诱导。

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