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龍圖騰網(wǎng)獲悉東南大學(xué)申請(qǐng)的專利基于雙分支自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的胰腺導(dǎo)管癌預(yù)后生存分析方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120260846B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-16發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510755602.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G16H30/40；該發(fā)明授權(quán)基于雙分支自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的胰腺導(dǎo)管癌預(yù)后生存分析方法是由葛榮駿;楊董瑩;張道強(qiáng)設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-06向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于雙分支自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的胰腺導(dǎo)管癌預(yù)后生存分析方法在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于雙分支自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的胰腺導(dǎo)管癌預(yù)后生存分析方法，包括：首先，使用多中心的臨床腹部CT圖像作為數(shù)據(jù)集，對(duì)腹部CT進(jìn)行預(yù)處理，并進(jìn)行粗分割實(shí)現(xiàn)胰腺和胰腺腫瘤的定位，其次，利用分割網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建胰腺?胰腺腫瘤并行分支，來(lái)獲取胰腺和胰腺腫瘤的解剖學(xué)特性，然后，分別利用編碼器對(duì)雙分支進(jìn)行特征提取，在特征提取階段使用雙階段的預(yù)訓(xùn)練?微調(diào)的自適應(yīng)訓(xùn)練方法深度的提取胰腺和胰腺腫瘤的解剖特征，最后，胰腺和胰腺腫瘤的空間位置關(guān)系在預(yù)后分析中扮演著至關(guān)重要的角色。使用分支引導(dǎo)下的融合模塊全面的捕獲胰腺和胰腺腫瘤復(fù)雜多樣的空間位置相對(duì)關(guān)系，并將輸出輸入到預(yù)后網(wǎng)絡(luò)中，得到最終的胰腺導(dǎo)管癌預(yù)后生存分析結(jié)果。

本發(fā)明授權(quán)基于雙分支自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的胰腺導(dǎo)管癌預(yù)后生存分析方法在權(quán)利要求書中公布了：1.基于雙分支自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的胰腺導(dǎo)管癌預(yù)后生存分析方法，其特征在于，包括以下步驟： S1：預(yù)處理：對(duì)多中心的臨床腹部CT數(shù)據(jù)集進(jìn)行統(tǒng)一預(yù)處理，其中包括：窗寬窗位調(diào)整、直方均衡化、Sobel算子、數(shù)據(jù)增強(qiáng)； S2：將步驟S1中預(yù)處理CT圖像切片進(jìn)行粗分割得到胰腺和胰腺腫瘤的初步位置信息； S3：根據(jù)步驟S2中的粗分割結(jié)果，進(jìn)行CT圖像裁剪，并利用分割網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建胰腺-胰腺腫瘤并行分支結(jié)構(gòu)，其中包括：胰腺區(qū)域圖像、胰腺區(qū)域特征和胰腺腫瘤區(qū)域圖像、胰腺腫瘤區(qū)域特征，充分利用胰腺和胰腺腫瘤目標(biāo)區(qū)域及其鄰域信息； S4：根據(jù)步驟S3中雙分支輸入進(jìn)行特征提取，其中包括：胰腺編碼器和胰腺腫瘤編碼器； S5：對(duì)步驟S4中的雙分支特征采用雙階段的預(yù)訓(xùn)練-微調(diào)的自適應(yīng)訓(xùn)練方法，第一階段為預(yù)訓(xùn)練階段，第二階段為微調(diào)自適應(yīng)階段，兩個(gè)階段串行訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)深度捕獲胰腺和胰腺腫瘤的解剖特征，并增強(qiáng)預(yù)后模型對(duì)于復(fù)雜解剖特性的學(xué)習(xí)能力； S6：將步驟S5中雙分支特征進(jìn)行融合，利用分支引導(dǎo)下的融合模塊分別從多尺度特征提取模塊和多視角信息融合模塊，全面的捕獲胰腺和胰腺腫瘤復(fù)雜多樣的空間位置相對(duì)關(guān)系； S7：將步驟S6中的雙分支融合特征輸入到預(yù)后網(wǎng)絡(luò)中，得到最終的胰腺導(dǎo)管癌預(yù)后生存分析結(jié)果； 其中，對(duì)雙分支特征進(jìn)行融合，其中分支引導(dǎo)下的融合模塊包含多尺度特征提取模塊和多視角信息融合模塊兩個(gè)部分， 多尺度特征提取模塊：分別對(duì)雙分支的特征Fpancreas和Ftumor進(jìn)行多尺度提取，采用具有不同擴(kuò)張率的膨脹卷積，構(gòu)建四個(gè)平行的特征組，從而獲取在不同感受野下的特征信息，首先，對(duì)四個(gè)平行特征組進(jìn)行構(gòu)建，具體實(shí)現(xiàn)公式如下： 其中fpancreas-i和ftumor-i表示胰腺和腫瘤在膨脹率為i下的卷積特征，f'pancreas-i和f'tumor-i表示胰腺和腫瘤的膨脹卷積特征經(jīng)過(guò)Sigmoid函數(shù)加權(quán)后得到的特征，其中i為膨脹率取值為1，2，3和5，得到f′pancreas-1,f′pancreas-2,f′pancreas-3,f′pancreas-5代表胰腺的四個(gè)平行特征組，f′tumor-1,f′tumor-2,f′tumor-3,f′tumor-5代表腫瘤的四個(gè)平行特征組，S代表Sigmoid函數(shù)，其次，對(duì)多尺度特征進(jìn)行聚合，具體實(shí)現(xiàn)公式如下： Fpancreas-fd＝Cf′pancreas-1,f′pancreas-2,f′pancreas-3,f′pancreas-5 Ftumor-fd＝Cf′tumor-1,f′tumor-2,f′tumor-3,f′tumor-5 其中C表示串聯(lián)操作，F(xiàn)pancreas-fd和Ftumor-fd為多尺度特征提取模塊的輸出結(jié)果； 多視角信息融合模塊：通過(guò)上述多尺度特征提取模塊，分別獲得了胰腺和胰腺腫瘤的多尺度特征Fpancreas-fd和Ftumor-fd，基于此進(jìn)行多視角信息融合，首先，將來(lái)源于胰腺和胰腺腫瘤的同一層多尺度特征聚合在一起，以此為基礎(chǔ)進(jìn)行雙分支特征的融合，然后，通過(guò)最大池化和平均池化，能夠從多個(gè)視角捕捉特征通道中的關(guān)鍵信息，具體如下，采用多層感知機(jī)制與平均池化和最大池化，并應(yīng)用Sigmoid函數(shù)，計(jì)算得到通道注意力系數(shù)K，然后，將注意力系數(shù)與特征相乘，以獲得重新加權(quán)的特征向量，最后，將這些重新加權(quán)的特征與多尺度的胰腺和腫瘤特征進(jìn)行殘差連接，得到最終的融合特征Ffusion，具體實(shí)現(xiàn)公式如下： Fc＝CFpancreas-fd,Ftumor-fd K＝S{MLPMPFc+MLPAPFc} 其中MLP代表多層感知機(jī)制，MP代表最大池化層，AP代表平均池化層，S代表Sigmoid函數(shù)，C表示串聯(lián)操作，F(xiàn)c代表胰腺和胰腺腫瘤的多尺度特征串聯(lián)在一起之后的特征。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人東南大學(xué)，其通訊地址為：211102 江蘇省南京市江寧區(qū)東南大學(xué)路2號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。