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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M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：CN118334440B 。

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：202410515492.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于CT影像进行M期分类预测的处理方法和装置是由付鹤;王宝泉;梁隆恺;刘思强;钟霖;陈承祥设计研发完成，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M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M期分类预测的处理方法和装置，所述方法包括：基于U‑Net模型构建第一、第二语义分割模型；并基于一类机器学习分类模型构建第一预测模型；并基于一类深度学习分类模型构建第二预测模型；对第一、第二语义分割模型以及第一、第二预测模型进行训练；四类模型训练结束后，接收CT影像和预测模式；若预测模式为第一模式则根据CT影像以及第一、第二语义分割模型和第一预测模型进行预测；若预测模式为第二模式则根据CT影像以及第一、第二语义分割模型和第二预测模型进行预测；并将得到的预测类型输出。通过本发明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M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M期分类预测的处理方法，其特征在于，所述方法包括： 基于U-Net模型构建对CT影像上的胃部肿瘤进行病灶区语义点分割的第一语义分割模型；并基于U-Net模型构建对所述CT影像上的远端关键组织进行病灶区语义点分割的第二语义分割模型；并基于机器学习分类模型构建根据影像学组学特征进行M期分类预测的第一预测模型；并基于深度学习分类模型构建根据带有病灶点标记的三维CT图进行M期分类预测的第二预测模型；其中，所述CT影像为一个带有胃部和所述远端关键组织三维信息的三维腹部CT图； 对所述第一语义分割模型、所述第二语义分割模型、所述第一预测模型和所述第二预测模型分别进行训练； 四类模型训练结束后，接收第一CT影像和第一预测模式，并对所述第一预测模式进行识别； 若所述第一预测模式为第二模式，则根据所述第一CT影像、所述第一语义分割模型、所述第二语义分割模型和所述第二预测模型进行预测得到对应的第一预测类型，包括：将所述第一CT影像输入第一、第二语义分割模型进行分割得到第三、第四语义图；并将所述第一CT影像的各个第一体素点作为当前体素点，并将第三、第四语义图上与所述当前体素点对应的体素点记为的第三、第四匹配体素点，并将所述当前体素点的体素点像素值作为对应的特征体素点像素值，并在第三、第四匹配体素点对应的胃部肿瘤病灶区语义和远端关键组织病灶区语义都为0时设置对应的特征体素点语义为0，并在第三匹配体素点对应的所述胃部肿瘤病灶区语义为1时设置对应的所述特征体素点语义为1，并在第四匹配体素点对应的所述远端关键组织病灶区语义为1时设置对应的所述特征体素点语义为2，并基于所述当前体素点的三维体素坐标构建一个对应的第二特征体素点记为当前特征体素点，并由所述当前体素点对应的所述特征体素点像素值和所述特征体素点语义组成一个与所述当前特征体素点对应的特征体素点特征向量，并由所述第一CT影像对应的所有所述第二特征体素点组成第一特征图；并将所述第一特征图输入所述第二预测模型进行M期分类预测得到对应的第五预测向量，所述第五预测向量包括两个第五类型预测概率；将所述第五预测向量中概率最大的所述第五类型预测概率对应的M分期类型作为对应的所述第一预测类型； 并将得到的所述第一预测类型作为与所述第一CT影像对应的预测结果输出；所述第一预测类型包括M0类型和M1类型。

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