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龙图腾网获悉复旦大学附属华山医院申请的专利一种脑胶质瘤中CSF1R预测方法、存储介质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：CN120340839B 。

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：202510821046.8，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种脑胶质瘤中CSF1R预测方法、存储介质和装置是由朱凤平;范啸;陈宏;吴劲松设计研发完成，并于2025-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种脑胶质瘤中CSF1R预测方法、存储介质和装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种脑胶质瘤中CSF1R预测方法、存储介质和装置，属于医疗信息分析技术领域。该方法包括对磁共振图像数据进行预处理；提取磁共振图像数据的影像组学特征CR；将磁共振图像数据进行多角度、多切片的2D图像解析和处理，将处理后的数据输入卷积神经网络中进行训练，提取最后一个卷积层的深度学习特征DL；将影像组学特征CR和深度学习特征DL进行融合，得到特征S；将特征S输入预训练完成的机器学习集成学习策略中，进行CSF1R标签的预测，最终得到CSF1R预测结果。本申请实现了端到端的自动化流程，结合了多模态数据和影像组学与深度学习的优势，显著提升了预测的准确性和效率，为脑胶质瘤的诊断和治疗提供了有力支持。

本发明授权一种脑胶质瘤中CSF1R预测方法、存储介质和装置在权利要求书中公布了：1.一种脑胶质瘤中CSF1R预测方法，其特征在于，包括： 对磁共振图像数据进行预处理； 提取预处理后所述磁共振图像数据的影像组学特征CR； 将预处理后所述磁共振图像数据进行多角度、多切片的2D图像解析和处理，将处理后的数据输入卷积神经网络中进行训练，提取最后一个卷积层的深度学习特征DL； 将所述影像组学特征CR和所述深度学习特征DL进行融合，得到特征S； 将所述特征S输入预训练完成的机器学习集成学习策略中，进行CSF1R标签的预测，最终得到CSF1R的预测结果； 其中，所述磁共振图像数据包括T1WI增强序列和FLAIR序列； 提取预处理后所述磁共振图像数据的影像组学特征CR包括： 从预处理后的T1WI增强序列和FLAIR序列中提取一阶统计特征、形状特征和纹理特征； 将所述影像组学特征CR和所述深度学习特征DL进行融合，得到特征S包括： 将影像组学特征CR和深度学习特征DL通过特征拼接、加权平均、特征选择与降维、特征标准化与归一化中的一种或多种方法进行融合，形成特征S； 其中，将所述特征S输入预训练完成的机器学习集成学习策略中，进行CSF1R标签的预测，最终得到CSF1R的预测结果包括： 使用包括但不限于逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯、K最近邻、随机森林、AdaBoost、梯度增强决策树、LightGBM和多重感知机的多种机器学习算法进行集成学习； 当超过半数的算法预测CSF1R为高或低时，判断该结果为最终预测结果，从而提高预测的准确性和可靠性。

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复旦大学附属华山医院，其通讯地址为：200040 上海市静安区乌鲁木齐中路12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”。