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龙图腾网获悉靖江市人民医院申请的专利基于多时相增强CT的早期肝癌智能诊断系统及其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：CN119762447B 。

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：202411816428.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于多时相增强CT的早期肝癌智能诊断系统及其方法是由韩国虎;刘申吒设计研发完成，并于2024-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多时相增强CT的早期肝癌智能诊断系统及其方法在说明书摘要公布了：本发明涉及医疗信息系统技术领域，更具体地说，涉及基于多时相增强CT的早期肝癌智能诊断系统及其方法，包括：CT图像模块，用于：采集患者的多时相增强CT图像；图像超分辨率重建模块，与CT图像模块连接；放射组学特征模块，与图像超分辨率重建模块连接，深度特征模块，与图像超分辨率重建模块连接，用于：构建深度卷积神经网络模型；知识蒸馏模块，与深度特征模块连接；早期诊断模块，与放射组学特征模块、深度特征模块和知识蒸馏模块连接，用于：整合高通量放射组学特征和深度特征；基于具有可解释性的诊断策略，生成早期肝癌诊断结果，既保留了人类专家的先验知识，又充分利用了深度学习的强大特征学习能力。

本发明授权基于多时相增强CT的早期肝癌智能诊断系统及其方法在权利要求书中公布了：1.基于多时相增强CT的早期肝癌智能诊断系统，其特征在于，包括： CT图像模块，用于： 采集患者的多时相增强CT图像； 对所述多时相增强CT图像进行预处理； 图像超分辨率重建模块，与所述CT图像模块连接，用于： 接收所述CT图像模块发送的预处理后的多时相增强CT图像； 基于所述预处理后的多时相增强CT图像，进行超分辨率重建，得到重建后的高分辨率CT图像； 放射组学特征模块，与所述图像超分辨率重建模块连接，用于： 从所述重建后的高分辨率CT图像中提取高通量放射组学特征； 深度特征模块，与所述图像超分辨率重建模块连接，用于： 构建深度卷积神经网络模型； 利用所述深度卷积神经网络模型从所述重建后的高分辨率CT图像中提取深度特征； 知识蒸馏模块，与所述深度特征模块连接，用于： 基于专家标注形成训练集； 对所述深度特征模块进行训练，形成具有可解释性的诊断策略； 早期诊断模块，与所述放射组学特征模块、所述深度特征模块和所述知识蒸馏模块连接，用于： 整合所述高通量放射组学特征和所述深度特征； 基于所述具有可解释性的诊断策略，生成早期肝癌诊断结果； 所述图像超分辨率重建模块包括： 编码-解码模块，基于U-Net架构构建； 多级残差结构，采用全局残差和局部残差相结合的方式； 空洞卷积单元，用于减少参数量； 其中，所述编码-解码模块包括交替出现的卷积层和残差卷积层； 所述深度特征模块包括： 时序注意力模型，用于建模动态时序注意力； 卷积神经网络模型，用于实现特征提取和融合； 其中，所述深度特征模块采用空洞卷积和注意力机制构建深度卷积网络模型，并使用图像金字塔和残差结构优化网络模型； 所述时序注意力模型包括： 编码模块，包括卷积层、全连接层和池化层； 解码模块，包括密集注意力层； 其中，所述编码模块用于提取CT图像特征和病灶时序模式，所述解码模块用于提取特征之间的相关性； 所述知识蒸馏模块用于： 将专家经验作为新的样本； 通过特征提取网络将所述专家经验转换为特征向量； 将所述特征向量与深度特征模块的预测结果进行匹配； 优化所述深度特征模块的预测结果； 还包括： 病灶生长预测模块，与所述早期诊断模块连接，用于： 基于所述早期肝癌诊断结果和患者历史医疗数据，预测病灶的生长状况； 生成早期诊断建议。

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靖江市人民医院，其通讯地址为：225300 江苏省泰州市靖江市中洲东路28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”。

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