深圳先進技術研究院王珊珊獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉深圳先進技術研究院申請的專利用于腦膠質瘤分級的專家知識約束的深度學習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：CN114463455B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05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：202111575475.X，技術領域涉及：G06T11/00；該發明授權用于腦膠質瘤分級的專家知識約束的深度學習方法是由王珊珊;鄭海榮;王曄綺設計研發完成，并于2021-12-21向國家知識產權局提交的專利申請。
本用于腦膠質瘤分級的專家知識約束的深度學習方法在說明書摘要公布了：本申請公開了一種用于腦膠質瘤分級的專家知識約束的深度學習方法、裝置、設備及其存儲介質，該方法包括：構建影像組學標簽，所述影像組學標簽中包括專家知識；構建離散距離約束腦膠質瘤分級模型的訓練；將所述影像組學標簽輸入到腦膠質瘤分級模型中完成參數優化。本申請提供的上述方案，在腦膠質瘤分級任務上，模型有著較好的分級性能和較高的臨床易用性，從而減輕了醫生在臨床使用時的工作量，并使得模型可以更高效的利用患者的腦部磁共振圖像數據。
本發明授權用于腦膠質瘤分級的專家知識約束的深度學習方法在權利要求書中公布了：1.一種用于腦膠質瘤分級的專家知識約束的深度學習方法，其特征在于，該方法包括： 構建影像組學標簽，所述影像組學標簽中包括專家知識，所述構建影像組學標簽，包括： 手動勾畫分割文件； 提取分割文件中的腫瘤區域的特征，包括：提取腫瘤區域中高通量的定量特征，所述定量特征包括一階統計量、形狀大小以及紋理特征； 篩選特征，去除冗余信息； 利用篩選后的特征構建標簽； 所述篩選特征，利用篩選后的特征構建標簽包括： 通過互信息法、學生t檢驗以及遞歸特征消除法篩選特征，將篩選后的特征通過邏輯回歸分類器構建影像組學標簽； 構建3D卷積神經網絡作為腦膠質瘤分級模型； 構建離散距離約束腦膠質瘤分級模型的訓練； 將所述影像組學標簽輸入到腦膠質瘤分級模型中完成參數優化。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人深圳先進技術研究院，其通訊地址為：518055 廣東省深圳市南山區西麗大學城學苑大道1068號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
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2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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