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龙图腾网获悉北京安德医智科技有限公司申请的专利一种基于CT影像进行T期分类预测的处理方法和装置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：CN118334438B 。

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：202410515490.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于CT影像进行T期分类预测的处理方法和装置是由王宝泉;梁隆恺;付鹤;郭岗;张楠设计研发完成，并于2024-04-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于CT影像进行T期分类预测的处理方法和装置在说明书摘要公布了：本发明实施例涉及一种基于CT影像进行T期分类预测的处理方法和装置，所述方法包括：构建用于根据输入的CT影像和模型支路选配参数进行胃癌T期分类预测并输出对应的T分期预测结果的T期预测模型；并构建用于对T期预测模型进行模型训练的数据集记为对应的第一数据集；并基于第一数据集对T期预测模型进行模型训练；并基于完成模型训练的T期预测模型根据输入的第一CT影像和第一模型支路选配参数进行胃癌T期分类预测得到对应的第一T分期预测结果。通过本发明提供的T期预测模型可以提高预测实时性和预测效率。

本发明授权一种基于CT影像进行T期分类预测的处理方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于CT影像进行T期分类预测的处理方法，其特征在于，所述方法包括： 构建用于根据输入的CT影像和模型支路选配参数进行胃癌T期分类预测并输出对应的T分期预测结果的T期预测模型；所述CT影像为一个带有完整胃部三维信息的三维腹部CT图；所述模型支路选配参数包括一类和二类；所述T分期预测结果包括病灶区总数和或T分期标记图；所述病灶区总数为一个大于或等于0的整数，所述病灶区总数为0时所述T分期预测结果中不携带所述T分期标记图，所述病灶区总数大于0时所述T分期预测结果中携带所述T分期标记图；所述T分期标记图的三维尺寸与所述CT影像的三维尺寸一致；所述T分期标记图上绘制了所述病灶区总数的胃癌病灶区边沿，并在每个所述胃癌病灶区边沿上标记了对应的T期分类类型；所述T期分类类型包括T1类型、T2类型、T3类型、T4a类型和T4b类型； 构建用于对所述T期预测模型进行模型训练的数据集记为对应的第一数据集； 基于所述第一数据集对所述T期预测模型进行模型训练； 基于完成模型训练的所述T期预测模型根据输入的第一CT影像和第一模型支路选配参数进行胃癌T期分类预测得到对应的第一T分期预测结果； 其中，所述T期预测模型包括语义分割模型、合成图处理模块、数据分发模块、一类预测支路、二类预测支路和预测输出模块； 所述合成图处理模块用于根据所述语义分割模型发送的第一语义分割图进行掩膜图转换得到对应的第一掩膜图并由所述第一掩膜图和所述CT影像进行特征拼接得到对应的第一合成图向所述数据分发模块发送； 所述数据分发模块用于根据所述第一合成图和所述模型支路选配参数对所述一类预测支路、所述二类预测支路或所述预测输出模块进行数据分发处理；在向所述一类预测支路或所述二类预测支路分发数据时发送所述第一合成图，在向所述预测输出模块分发数据时发送完成零值设置的所述病灶区总数； 所述一类预测支路包括影像组学特征提取模块、一类预测模型和一路输出模块； 影像组学特征包括病灶区图像灰度中值、平均值、最小值、最大值、标准差、偏度和分布峰值，病灶区肿瘤表面积、体积、体积比、球形度、紧凑性类型和直径，病灶区图像灰度共生矩阵、游程长度矩阵、尺寸区域矩阵、差分矩阵和相关矩阵； 所述二类预测支路包括合成图截取模块、二类预测模型和二路输出模块； 所述合成图截取模块用于对所述第一合成图进行病灶区总数识别、病灶区子图截取和病灶区坐标特征提取处理得到对应的所述病灶区总数、第一病灶区子图全集和第二病灶区坐标全集；并将所述第一病灶区子图全集向所述二类预测模型发送；并将所述病灶区总数、所述第一合成图和所述第二病灶区坐标全集向所述二路输出模块发送。

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