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龍圖騰網(wǎng)獲悉杭州時(shí)邁智能技術(shù)有限公司申請的專利基于醫(yī)學(xué)影像特征的間質(zhì)性肺疾病定量檢索方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120510155B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23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?zhí)?專利號為：202511006707.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權(quán)基于醫(yī)學(xué)影像特征的間質(zhì)性肺疾病定量檢索方法是由蔡后榮;王平;陳碧;羅群;夏淑;李灝;王昱衡;姜涵毅;田亞瓊;鄒如意設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-07-22向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于醫(yī)學(xué)影像特征的間質(zhì)性肺疾病定量檢索方法在說明書摘要公布了：本申請公開了一種基于醫(yī)學(xué)影像特征的間質(zhì)性肺疾病定量檢索方法,所述方法包括：獲取肺部CT圖像，并對肺部CT圖像進(jìn)行預(yù)處理；對肺部CT圖像通過預(yù)設(shè)三維模型進(jìn)行三維重建，獲取肺部區(qū)域的三維空間模型；基于肺部CT圖像，通過預(yù)設(shè)病灶檢測模型，獲取病灶特征；基于肺部區(qū)域的三維空間模型，將肺部區(qū)域劃分為n個(gè)子區(qū)域；以子區(qū)域?yàn)閱挝唬?jì)算子區(qū)域中病灶特征的體積和占比，并對子區(qū)域中的病灶特征進(jìn)行深度特征提取，兩者融合生成目標(biāo)特征向量；基于目標(biāo)特征向量，通過預(yù)設(shè)的檢索向量庫進(jìn)行相似度匹配，獲取檢索結(jié)果。通過對肺部區(qū)域進(jìn)行精細(xì)劃分，即突出了病灶特征的分布特點(diǎn)，還提升了特征的差異化表達(dá)，有助于提升相似病例檢索的成功率。

本發(fā)明授權(quán)基于醫(yī)學(xué)影像特征的間質(zhì)性肺疾病定量檢索方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于醫(yī)學(xué)影像特征的間質(zhì)性肺疾病定量檢索方法，其特征在于，包括： 獲取肺部CT圖像，并對肺部CT圖像進(jìn)行預(yù)處理； 對肺部CT圖像通過預(yù)設(shè)三維模型進(jìn)行三維重建，獲取肺部區(qū)域的三維空間模型； 基于肺部CT圖像，通過預(yù)設(shè)病灶檢測模型，獲取病灶特征； 基于肺部區(qū)域的三維空間模型，將肺部區(qū)域劃分為n個(gè)子區(qū)域，n為正整數(shù)； 以子區(qū)域?yàn)閱挝唬?jì)算子區(qū)域中病灶特征的體積和占比，并對子區(qū)域中的病灶特征進(jìn)行深度特征提取，兩者融合生成目標(biāo)特征向量； 所述以子區(qū)域?yàn)閱挝唬?jì)算子區(qū)域中病灶特征的體積和占比，并對子區(qū)域中的病灶特征進(jìn)行深度特征提取，兩者融合生成目標(biāo)特征向量，包括： 計(jì)算每個(gè)子區(qū)域中病灶特征的體積和占比，得到子區(qū)域的定量得分； 將所有子區(qū)域的定量得分按空間順序進(jìn)行串聯(lián)，生成子區(qū)域得分向量； 以子區(qū)域?yàn)閱挝唬瑢Σ≡钐卣鞣謪^(qū)域進(jìn)行深度特征提取，獲取深度語義特征； 將子區(qū)域得分向量與深度語義特征進(jìn)行融合，生成目標(biāo)特征向量； 基于目標(biāo)特征向量，通過預(yù)設(shè)的檢索向量庫進(jìn)行相似度匹配，獲取檢索結(jié)果。

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