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龍圖騰網獲悉麥克奧迪(廈門)醫療大數據有限公司申請的專利一種消化道活檢病理切片自動分析方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN112927215B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-06發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202110281259.8，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種消化道活檢病理切片自動分析方法是由姜志國;鄭鈺山設計研發完成，并于2021-03-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種消化道活檢病理切片自動分析方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種消化道活檢病理切片自動分析方法，包括：將病理切片圖像劃分成多個子區域；基于特征提取模型，逐一對各子區域進行特征提取，得到各子區域的特征矩陣；基于圖像分類模型對各特征矩陣中的各個特征向量進行分類，得到相應的病變概率矩陣；基于距離變換算法對各特征矩陣中的各個特征向量進行距離量化，得到距離量化特征矩陣；將各子區域的特征矩陣和距離量化特征矩陣進行級聯，得到融合特征矩陣；基于各個子區域的融合特征矩陣和病變概率矩陣，生成各子區域的組織結構圖；基于圖卷積網絡模型對各組織結構圖進行分類預測，生成各子區域的診斷結果。本發明能夠對活檢病理篩查，自動輸出診斷結論，輔助醫生準確、高效地完成工作。

本發明授權一種消化道活檢病理切片自動分析方法在權利要求書中公布了：1.一種消化道活檢病理切片自動分析方法，其特征在于，包括：將病理切片圖像劃分成多個子區域，并對各個所述子區域進行逐一診斷；確定當前診斷子區域a，基于預先構建的特征提取模型，并配合滑窗法對當前診斷子區域a進行特征提取，得到特征矩陣Fa；基于預先構建的圖像分類模型對所述特征矩陣Fa中的各個特征向量進行分類，得到病變概率矩陣Pa；基于距離變換算法對所述特征矩陣Fa中的各個特征向量進行距離量化，得到距離量化特征矩陣Ha；將所述特征矩陣Fa和所述距離量化特征矩陣Ha進行級聯，得到融合特征矩陣基于所述融合特征矩陣和所述病變概率矩陣Pa，生成當前診斷子區域a的組織結構圖Ga；基于預先訓練好的圖卷積網絡模型對當前診斷子區域a的所述組織結構圖Ga進行分類預測；基于分類預測結果，生成當前診斷子區域a的診斷結果ca；所述基于距離變換算法對所述特征矩陣Fa中的各個特征向量進行距離量化，得到距離量化特征矩陣Ha；將所述特征矩陣Fa和所述距離量化特征矩陣Ha進行級聯，得到融合特征矩陣包括：基于距離變換法求取當前診斷子區域中任一圖像塊的特征向量Fij在特征矩陣Fa中距離0向量或邊界的最短坐標距離dij；表示第i行第j列窗口對應的長度為df的特征向量；利用下式對dij進行距離變換： 上式中，表示當前圖像塊靠近組織區域邊界的程度，τ表示溫度系數，其根據實際應用效果設置，取τ＝16；利用下式對進行距離量化編碼； 上式中，dh表示量化編碼的長度；Hij表示距離量化特征向量；hijk表示Hij中第k個元素的取值；分別將當前診斷子區域中的各個圖像塊特征向量Fij和距離量化特征向量Hij進行級聯，獲得各個圖像塊的融合特征向量其長度為d＝df+dh；基于各個圖像塊的融合特征向量構建融合特征矩陣

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