上海交通大学;百济神州(北京)生物科技有限公司俞章盛获国家专利权
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龙图腾网获悉上海交通大学;百济神州(北京)生物科技有限公司申请的专利一种基于两阶段多任务学习的肿瘤进展评估方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116894817B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310850165.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于两阶段多任务学习的肿瘤进展评估方法是由俞章盛;夏瑜葭;周杰;张进;荀晓蕾;金星宰设计研发完成，并于2023-07-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于两阶段多任务学习的肿瘤进展评估方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于两阶段多任务学习的肿瘤进展评估方法，该方法包括：CT图像采集；粗分割预测；两阶段多任务学习框架搭建：整合纵向影像间关联性、临床先验信息以生成特征图谱，基于多任务学习框架，分别构建基于肿瘤总体积的疾病进展分类子模型和基于新发病灶的进展分类子模型，分别进行肿瘤总体积变化进展评估和新发病灶评估；其中基于肿瘤总体积的疾病进展分类子模型采用分割和分类两分支结构，在分类分支中对进展判断标签进行连续化有序编码，以优化前向配准的粗分割结果并通过逆向变换返回；整合肿瘤总体积变化进展评估结果和新发病灶评估结果，得到肿瘤进展评估结果。与现有技术相比，本发明具有肿瘤进展评估准确性高的优点。
本发明授权一种基于两阶段多任务学习的肿瘤进展评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于两阶段多任务学习的肿瘤进展评估方法，其特征在于，该方法包括： 步骤S1、CT图像采集：采集肿瘤患者的静脉期CT图像； 步骤S2、粗分割预测：将CT图像输入至病灶分割模型，得到粗分割病灶结果； 步骤S3、多任务学习框架搭建：整合纵向影像间关联性、临床先验信息以生成特征图谱，基于多任务学习框架，分别构建基于肿瘤总体积的疾病进展分类子模型和基于新发病灶的进展分类子模型； 步骤S4、肿瘤总体积变化进展评估：肿瘤总体积的疾病进展分类子模型采用分割和分类两分支结构，在分类分支中对进展判断标签进行连续化有序编码，以优化前向配准的粗分割结果并通过逆向变换返回； 步骤S5、新发病灶评估：采用基于新发病灶的进展分类子模型，依据特征图谱构建纵向病灶关联图，进行新发病灶评估； 步骤S6、肿瘤进展评估：整合肿瘤总体积变化进展评估结果和新发病灶评估结果，得到肿瘤进展评估结果。
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