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龙图腾网获悉北京市神经外科研究所申请的专利一种胶质瘤化疗反应预测模型构建方法、设备及介质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：CN119993519B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510472700.9，技术领域涉及：G16H50/50；该发明授权一种胶质瘤化疗反应预测模型构建方法、设备及介质是由王梓瀚;王引言;暴洪博;胡杰;严泽亚;张仁伍;王瑞阳;江涛设计研发完成，并于2025-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种胶质瘤化疗反应预测模型构建方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种胶质瘤化疗反应预测模型构建方法、设备及介质，涉及医疗器械技术领域。本申请基于影像组学技术对磁共振影像进行特征提取和筛选，构建样本数据集合，然后利用样本数据集合对不同机器学习模型分别进行训练，然后选取最优的训练后的机器学习模型作为胶质瘤化疗反应预测模型，实现了胶质瘤化疗反应的预测。

本发明授权一种胶质瘤化疗反应预测模型构建方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种胶质瘤化疗反应预测模型构建方法，其特征在于，包括： 获取纵向多时间点磁共振影像集；所述纵向多时间点磁共振影像集包括多个磁共振影像序列，所述磁共振影像序列中包括同一患者的至少三个时间点的高级别胶质瘤的磁共振影像组；三个时间点分别位于手术前、手术后化疗前、化疗结束后；磁共振影像组包括：T1加权相、T2加权相以及增强T1加权相中的一项或多项； 计算各个磁共振影像序列中手术后化疗前的磁共振影像组和化疗结束后的磁共振影像组中的残余肿瘤的体积变化，作为各个磁共振影像序列对应的体积变化； 根据各个磁共振影像序列对应的体积变化确定各个磁共振影像序列对应的化疗敏感性； 对各个磁共振影像序列中手术前的磁共振影像组进行特征提取和筛选，获得各个磁共振影像序列对应的特征集合； 将各个磁共振影像序列对应的特征集合作为输入，将各个磁共振影像序列对应的化疗敏感性作为标签，构建样本数据集合； 基于所述样本数据集合分别训练多个机器学习模型，并选取最优的训练后的机器学习模型作为胶质瘤化疗反应预测模型； 对各个磁共振影像序列中手术前的磁共振影像组进行特征提取和筛选，获得各个磁共振影像序列对应的特征集合，具体包括： 对磁共振影像序列中手术前的磁共振影像组进行特征提取，获得磁共振影像序列中手术前的磁共振影像组的影像组学特征； 采用mRMR算法计算每个影像组学特征的区分性，并按照区分性从大到小的顺序对各个影像组学特征进行排序，获得影像组学特征序列； 对影像组学特征序列中的前预设个数的影像组学特征进行相关性分析，在影像组学特征序列中的前预设个数的影像组学特征中选取满足预设条件的影像组学特征，组成影像组学特征候选集合；所述预设条件为：r0.9且p0.05，其中，r为斯皮尔曼相关性检验的相关系数，p为统计检验值； 采用LASSO算法在影像组学特征候选集合中选取第二预设个数的影像组学特征，组成特征集合； 计算各个磁共振影像序列中手术后化疗前的磁共振影像组和化疗结束后的磁共振影像组中的残余肿瘤的体积变化，具体包括： 利用如下公式计算手术后化疗前的磁共振影像组中残余肿瘤的体积，作为第一体积； ； 其中，为手术后化疗前的磁共振影像组中残余肿瘤的体积，即第一体积，为手术后化疗前的磁共振影像组中残余肿瘤区域包含的体素数量，为单体素体积； 利用如下公式计算同步化疗结束后的磁共振影像组中的残余肿瘤的体积，作为第二体积； ； 其中，为化疗结束后的磁共振影像组中的残余肿瘤的体积，即第二体积，为化疗结束后的磁共振影像组中残余肿瘤区域包含的体素数量； 根据所述第一体积和所述第二体积，利用如下公式计算体积变化； ； 其中，为体积变化。

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