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龙图腾网获悉中国人民解放军总医院第一医学中心申请的专利基于人工智能的肠黏膜组织病理图像分类方法及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：CN121259416B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202511432944.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于人工智能的肠黏膜组织病理图像分类方法及系统是由孙刚;赵纪伟;张瀚文;王淑芳;陈怡;栾哲;彭疏篁;刘涵菲;王婧;吴俊嶺;杨馥萌;张霖蔚设计研发完成，并于2025-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的肠黏膜组织病理图像分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及病理图像分类技术领域，具体涉及基于人工智能的肠黏膜组织病理图像分类方法及系统。本发明从疑似病理区域中选取组织病理区域，将组织病理区域顺序排列所得的序列划分为不同子序列；获取子序列在每个病症类别下的病理特征模板，根据子序列中组织病理区域的纹理分布、血管分布特征与病理特征模板之间的相似程度，确定子序列中组织病理区域所属病症类别；根据每个子序列的前一个子序列在每个病症类别下的病理特征模板与属于同一病症类别的组织病理区域的病理特征，获取每个子序列在每个病症类别的特征模板。本发明通过特征模板随子序列的动态迭代优化，实现病理特征模板的渐进式精准匹配，增加肠粘膜病理位置的病理特征匹配的准确率。

本发明授权基于人工智能的肠黏膜组织病理图像分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的肠黏膜组织病理图像分类方法，其特征在于，该方法包括： 获取待测肠段的肠粘膜图像序列； 确定序列中肠粘膜图像中疑似病理区域；根据疑似病理区域的纹理分布、血管密度与血管分布离散程度，选取组织病理区域； 将组织病理区域顺序排列所得的序列划分为子序列；获取各子序列在每个病症类别下的病理特征模板，根据每个子序列中组织病理区域的纹理分布、血管分布特征与病理特征模板之间的相似程度，确定该组织病理区域所属病症类别； 病理特征模板的获取方法，包括：根据每个子序列的前一子序列在每个病症类别下的病理特征模板与对应前一子序列中属于同一病症类别的组织病理区域的纹理分布和血管分布之间的相似程度，以及每个子序列次序，调整对应前一子序列在每个病症类别下的病理特征模板与属于同一病症类别的组织病理区域的病理特征，获取每个子序列在每个病症类别的特征模板； 获取每个子序列在每个病症类别下的病理特征模板，包括： 将每个组织病理区域的纹理值、血管密度与血管离散度经过标准化处理结果排列，得到病理特征向量；获取每个病症类别的权重向量；将病理特征向量与权重向量的哈达玛积，记为每个组织病理区域在每个病症类别下的加权特征向量； 获取每个病症类别的标准纹理值、标准血管密度与标准血管离散度，并排列得到标准特征向量；获取所有子序列中组织病理区域在每个病症类别下的加权特征向量分别与对应病症类别的标准特征向量之间的余弦相似度，选取最大余弦相似度对应加权特征向量作为第一个子序列在每个病症类别下的病理特征模板； 从第一个子序列之后任选一个子序列记为示例序列，将示例序列的前一子序列中属于同一病症类别的组织病理区域的加权特征向量的均值，记为示例序列在每个病症类别下的候选模板；根据示例序列的前一子序列在每个病症类别下的病理特征模板与对应病症类别下的候选模板，获取示例序列在每个病症类别下的病理特征模板； 获取示例序列在每个病症类别下的病理特征模板，包括： 根据示例序列的前一子序列在每个病症类别下的病理特征模板与示例序列在对应病症类别下的候选模板之间的余弦相似度和示例序列次序，获取示例序列与前一子序列在每个病症类别下的模板有效相似度； 分别将常数1与模板有效相似度的差值、模板有效相似度，依次作为示例序列的前一子序列在每个病症类别下的病理特征模板、示例序列在每个病症类别下的候选模板的权重，并进行加权求和，得到示例序列在每个病症类别下的病理特征模板。

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人民解放军总医院第一医学中心，其通讯地址为：100853 北京市海淀区复兴路28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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