买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉浙江省肿瘤医院申请的专利基于CT图像变化的肺癌疗效动态预测方法及系统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：CN120376155B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510886779.X，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权基于CT图像变化的肺癌疗效动态预测方法及系统是由石丽婷;石磊设计研发完成，并于2025-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于CT图像变化的肺癌疗效动态预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开基于CT图像变化的肺癌疗效动态预测方法及系统，涉及医学影像技术领域，获取患者的临床信息、基线CT图像和随访CT图像；对基线CT图像和随访CT图像进行特征提取得到基线特征和随访特征；基于基线特征和随访特征得到增强CT动态特征矩阵和平扫CT动态特征矩阵；将增强CT动态特征矩阵、平扫CT动态特征矩阵和临床信息输入至疗效预测模型，输出不同时间点的逻辑风险得分，得到患者在不同时间点的进展或死亡风险概率；通过动态特征矩阵有效表征基线及随访中的图像特征变化，通过Transformer注意力网络识别动态特征矩阵内部和不同矩阵之间的关联用于预测疗效，并通过分时训练策略学习每个随访时间点累积数据与疗效之间的关系。

本发明授权基于CT图像变化的肺癌疗效动态预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于CT图像变化的肺癌疗效动态预测方法，其特征在于，包括： 获取患者的临床信息、基线CT图像和随访CT图像； 对所述基线CT图像和随访CT图像进行特征提取得到基线特征和随访特征；基于所述基线特征和随访特征得到增强CT动态特征矩阵和平扫CT动态特征矩阵； 将所述增强CT动态特征矩阵、平扫CT动态特征矩阵和临床信息输入至预先训练好的疗效预测模型，输出不同时间点的逻辑风险得分，进而得到患者在不同时间点的进展或死亡风险概率； 所述疗效预测模型包括依次按照顺序连接的并列的第一自注意力模块和第二自注意力模块、第一交叉注意力模块、第一线性层、第二交叉注意力模块、前馈神经网络和第二线性层； 采用分时训练策略来训练所述疗效预测模型，使模型根据不同随访时间点的肿瘤变化预测疗效；具体地，为每个患者不同随访时间点的累积数据分别计算动态特征矩阵，并分别作为一个训练样本，以该患者的疗效作为预测目标训练模型，使模型学习不同随访时间点的肿瘤变化与疗效之间的关系，得到预先训练好的疗效预测模型；模型训练完成后，进一步对Transformer模型中的注意力图进行可视化，以解释模型在处理动态特征矩阵时所关注的关键特征，揭示肿瘤动态变化与治疗反应之间的潜在关联。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江省肿瘤医院，其通讯地址为：310000 浙江省杭州市拱墅区半山东路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。