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龙图腾网获悉浙江省肿瘤医院申请的专利一种基于人工智能的肿瘤康复诊疗系统及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：CN120431409B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510928246.3，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种基于人工智能的肿瘤康复诊疗系统及方法是由姜建伟;任莉莉;沈昌明;李骏飞;周佳佳;章红燕;王春雷设计研发完成，并于2025-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的肿瘤康复诊疗系统及方法在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于人工智能的肿瘤康复诊疗系统及方法，通过对目标患者的肿瘤超声图像进行肿瘤边缘的全局轮廓，基于全局轮廓边缘的几何约束特征构建对肿瘤超声图像中的局部肿瘤边缘进行细粒度识别时的边缘引导基准线；根据边缘引导基准线与全局轮廓在同一投影空间的投影交叉关系从肿瘤超声图像中提取局部肿瘤边缘的多个识别分区，基于各个识别分区内肿瘤结节的边缘褶皱系数结合各识别分区中边缘引导基准线与对应全局轮廓的轮廓线的空间差异关系确定肿瘤超声图像中肿瘤边缘多维的标靶特征；基于所述多维的标靶特征确定目标患者甲状腺肿瘤的良恶性识别结果。本申请提供的方案，可从肿瘤超声图像中捕捉肿瘤的侵袭性生长模式。

本发明授权一种基于人工智能的肿瘤康复诊疗系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种肿瘤超声图像智能识别方法，用于肿瘤康复诊疗系统对目标患者进行甲状腺肿瘤的恶性风险分级，其特征在于，该方法包括如下步骤： 触发肿瘤图像识别操作，获取目标患者进行甲状腺肿瘤康复诊疗时的肿瘤超声图像； 对所述肿瘤超声图像进行肿瘤边缘的全局提取，得到肿瘤边缘的全局轮廓，基于全局轮廓边缘的几何约束特征构建对所述肿瘤超声图像中的局部肿瘤边缘进行细粒度识别时的边缘引导基准线，具体包括：构建所述全局轮廓边缘的最小外接矩形； 提取所述最小外接矩形的几何中心点、最大边长和最小边长； 基于所述几何中心点、所述最大边长和所述最小边长确定所述全局轮廓边缘的几何约束特征； 将所述几何约束特征构建的椭圆曲线作为对所述肿瘤超声图像中的局部肿瘤边缘进行细粒度识别时的边缘引导基准线，所述边缘引导基准线表示用于辅助识别肿瘤边缘的局部变化特征的参考线； 根据所述边缘引导基准线与所述全局轮廓在同一投影空间的投影交叉关系从所述肿瘤超声图像中提取局部肿瘤边缘在细粒度识别过程中的多个识别分区，进而确定各个识别分区内肿瘤结节的边缘褶皱系数； 依据所有的边缘褶皱系数结合各个识别分区中边缘引导基准线与对应全局轮廓的轮廓线的空间差异关系确定所述肿瘤超声图像中肿瘤边缘多维的标靶特征，并基于所述多维的标靶特征识别出目标患者甲状腺肿瘤的恶性风险等级，具体包括： 获取各个识别分区对应的边缘褶皱系数； 计算各个识别分区中边缘引导基准线与对应全局轮廓的轮廓线之间的局部空间偏移特征； 基于各个识别分区对应的边缘褶皱系数与局部空间偏移特征确定多个肿瘤边缘融合指数； 将肿瘤边缘融合指数大于融合指数阈值的识别分区作为所述肿瘤超声图像中肿瘤边缘的标靶特征，并将提取所得的所有标靶特征组合为所述肿瘤超声图像中肿瘤边缘多维的标靶特征。

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