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龍圖騰網獲悉浙江省腫瘤醫院申請的專利基于CT圖像變化的肺癌療效動態預測方法及系統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：CN120376155B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202510886779.X，技術領域涉及：G16H50/30；該發明授權基于CT圖像變化的肺癌療效動態預測方法及系統是由石麗婷;石磊設計研發完成，并于2025-06-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于CT圖像變化的肺癌療效動態預測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開基于CT圖像變化的肺癌療效動態預測方法及系統，涉及醫學影像技術領域，獲取患者的臨床信息、基線CT圖像和隨訪CT圖像；對基線CT圖像和隨訪CT圖像進行特征提取得到基線特征和隨訪特征；基于基線特征和隨訪特征得到增強CT動態特征矩陣和平掃CT動態特征矩陣；將增強CT動態特征矩陣、平掃CT動態特征矩陣和臨床信息輸入至療效預測模型，輸出不同時間點的邏輯風險得分，得到患者在不同時間點的進展或死亡風險概率；通過動態特征矩陣有效表征基線及隨訪中的圖像特征變化，通過Transformer注意力網絡識別動態特征矩陣內部和不同矩陣之間的關聯用于預測療效，并通過分時訓練策略學習每個隨訪時間點累積數據與療效之間的關系。

本發明授權基于CT圖像變化的肺癌療效動態預測方法及系統在權利要求書中公布了：1.基于CT圖像變化的肺癌療效動態預測方法，其特征在于，包括： 獲取患者的臨床信息、基線CT圖像和隨訪CT圖像； 對所述基線CT圖像和隨訪CT圖像進行特征提取得到基線特征和隨訪特征；基于所述基線特征和隨訪特征得到增強CT動態特征矩陣和平掃CT動態特征矩陣； 將所述增強CT動態特征矩陣、平掃CT動態特征矩陣和臨床信息輸入至預先訓練好的療效預測模型，輸出不同時間點的邏輯風險得分，進而得到患者在不同時間點的進展或死亡風險概率； 所述療效預測模型包括依次按照順序連接的并列的第一自注意力模塊和第二自注意力模塊、第一交叉注意力模塊、第一線性層、第二交叉注意力模塊、前饋神經網絡和第二線性層； 采用分時訓練策略來訓練所述療效預測模型，使模型根據不同隨訪時間點的腫瘤變化預測療效；具體地，為每個患者不同隨訪時間點的累積數據分別計算動態特征矩陣，并分別作為一個訓練樣本，以該患者的療效作為預測目標訓練模型，使模型學習不同隨訪時間點的腫瘤變化與療效之間的關系，得到預先訓練好的療效預測模型；模型訓練完成后，進一步對Transformer模型中的注意力圖進行可視化，以解釋模型在處理動態特征矩陣時所關注的關鍵特征，揭示腫瘤動態變化與治療反應之間的潛在關聯。

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浙江省腫瘤醫院，其通訊地址為：310000 浙江省杭州市拱墅區半山東路1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”。