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龍圖騰網獲悉北京安德醫智科技有限公司申請的專利一種基于CT影像進行T期分類預測的處理方法和裝置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：CN118334438B 。

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：202410515490.2，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權一種基于CT影像進行T期分類預測的處理方法和裝置是由王寶泉;梁隆愷;付鶴;郭崗;張楠設計研發完成，并于2024-04-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于CT影像進行T期分類預測的處理方法和裝置在說明書摘要公布了：本發明實施例涉及一種基于CT影像進行T期分類預測的處理方法和裝置，所述方法包括：構建用于根據輸入的CT影像和模型支路選配參數進行胃癌T期分類預測并輸出對應的T分期預測結果的T期預測模型；并構建用于對T期預測模型進行模型訓練的數據集記為對應的第一數據集；并基于第一數據集對T期預測模型進行模型訓練；并基于完成模型訓練的T期預測模型根據輸入的第一CT影像和第一模型支路選配參數進行胃癌T期分類預測得到對應的第一T分期預測結果。通過本發明提供的T期預測模型可以提高預測實時性和預測效率。

本發明授權一種基于CT影像進行T期分類預測的處理方法和裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于CT影像進行T期分類預測的處理方法，其特征在于，所述方法包括： 構建用于根據輸入的CT影像和模型支路選配參數進行胃癌T期分類預測并輸出對應的T分期預測結果的T期預測模型；所述CT影像為一個帶有完整胃部三維信息的三維腹部CT圖；所述模型支路選配參數包括一類和二類；所述T分期預測結果包括病灶區總數和或T分期標記圖；所述病灶區總數為一個大于或等于0的整數，所述病灶區總數為0時所述T分期預測結果中不攜帶所述T分期標記圖，所述病灶區總數大于0時所述T分期預測結果中攜帶所述T分期標記圖；所述T分期標記圖的三維尺寸與所述CT影像的三維尺寸一致；所述T分期標記圖上繪制了所述病灶區總數的胃癌病灶區邊沿，并在每個所述胃癌病灶區邊沿上標記了對應的T期分類類型；所述T期分類類型包括T1類型、T2類型、T3類型、T4a類型和T4b類型； 構建用于對所述T期預測模型進行模型訓練的數據集記為對應的第一數據集； 基于所述第一數據集對所述T期預測模型進行模型訓練； 基于完成模型訓練的所述T期預測模型根據輸入的第一CT影像和第一模型支路選配參數進行胃癌T期分類預測得到對應的第一T分期預測結果； 其中，所述T期預測模型包括語義分割模型、合成圖處理模塊、數據分發模塊、一類預測支路、二類預測支路和預測輸出模塊； 所述合成圖處理模塊用于根據所述語義分割模型發送的第一語義分割圖進行掩膜圖轉換得到對應的第一掩膜圖并由所述第一掩膜圖和所述CT影像進行特征拼接得到對應的第一合成圖向所述數據分發模塊發送； 所述數據分發模塊用于根據所述第一合成圖和所述模型支路選配參數對所述一類預測支路、所述二類預測支路或所述預測輸出模塊進行數據分發處理；在向所述一類預測支路或所述二類預測支路分發數據時發送所述第一合成圖，在向所述預測輸出模塊分發數據時發送完成零值設置的所述病灶區總數； 所述一類預測支路包括影像組學特征提取模塊、一類預測模型和一路輸出模塊； 影像組學特征包括病灶區圖像灰度中值、平均值、最小值、最大值、標準差、偏度和分布峰值，病灶區腫瘤表面積、體積、體積比、球形度、緊湊性類型和直徑，病灶區圖像灰度共生矩陣、游程長度矩陣、尺寸區域矩陣、差分矩陣和相關矩陣； 所述二類預測支路包括合成圖截取模塊、二類預測模型和二路輸出模塊； 所述合成圖截取模塊用于對所述第一合成圖進行病灶區總數識別、病灶區子圖截取和病灶區坐標特征提取處理得到對應的所述病灶區總數、第一病灶區子圖全集和第二病灶區坐標全集；并將所述第一病灶區子圖全集向所述二類預測模型發送；并將所述病灶區總數、所述第一合成圖和所述第二病灶區坐標全集向所述二路輸出模塊發送。

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