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龙图腾网获悉长安医院有限公司申请的专利基于人工智能的肿瘤放疗靶区自动勾画方法及系统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：CN120525889B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202511022865.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于人工智能的肿瘤放疗靶区自动勾画方法及系统是由田春琴;崔立春;代丽;王雅台设计研发完成，并于2025-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的肿瘤放疗靶区自动勾画方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及肿瘤组织定位的技术领域，具体涉及一种基于人工智能的肿瘤放疗靶区自动勾画方法及系统。本发明基于肿瘤组织RGB图像与灰度图像，首先边缘检测提取灰度连通域。分析各连通域内像素间的灰度相似性及分布特征，计算肿瘤表征程度，筛选出高代谢区域并定位其在RGB图像中的位置。针对第一预设区域，根据像素B通道值与中心区域的差异及分布特征，生成低浸润特征因子并划定低浸润区域。进一步在低浸润区域外围第二预设区域内，结合像素的RBG通道差异计算弥散特征因子，融合梯度值得出弥散区域，进而对肿瘤组织自动勾画。本发明能够准确对肿瘤组织中的高代谢区域、低浸润区域与弥散区域进行分割，进而提高了肿瘤靶区自动勾画的准确性。

本发明授权基于人工智能的肿瘤放疗靶区自动勾画方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的肿瘤放疗靶区自动勾画方法，其特征在于，所述方法包括：获取肿瘤组织所在区域的肿瘤组织RGB图像与肿瘤组织灰度图像；对所述肿瘤组织灰度图像进行边缘检测，获得所有灰度连通域；根据每个灰度连通域内每个像素点与其他像素点之间的灰度相似特征以及像素点灰度分布特征，获得每个灰度连通域的肿瘤表征程度；根据所述肿瘤表征程度对所有灰度连通域进行筛选，获得肿瘤组织所在区域中的高代谢区域；获取所述高代谢区域在所述肿瘤组织RGB图像中的区域位置作为高代谢区域位置；获取所述高代谢区域的最小外接矩形；以该最小外接矩形为中心，周围8个与最小外接矩形相同宽高的矩形所在的区域，作为预设第一区域；根据低浸润特征因子计算公式获取所述低浸润特征因子，所述低浸润特征因子计算公式如下所示：  式中，表示高代谢区域位置周围预设第一区域内每个像素点的低浸润特征因子；表示高代谢区域位置内的像素点数量；表示高代谢区域位置内第个像素点的B通道值；表示高代谢区域位置周围预设第一区域内每个像素点的B通道值；表示高代谢区域位置周围预设第一区域内每个像素点的预设邻域内的像素点数量；表示高代谢区域位置周围预设第一区域内每个像素点的预设邻域内的第个像素点的B通道值；表示艾佛森括号，括号内条件成立，则值为1，括号内条件不成立，则值为0；根据预设第一区域内像素点的所述低浸润特征因子，获得低浸润区域；获取所述低浸润区域的最小外接矩形；以该最小外接矩形为中心，周围8个与最小外接矩形相同宽高的矩形所在的区域，作为预设第二区域；根据弥散特征因子计算公式获取所述弥散特征因子，所述弥散特征因子计算公式如下所示：  式中，表示预设第二区域内每个像素点的弥散特征因子；表示预设第二区域内每个像素点的R通道值；表示预设第二区域内每个像素点的G通道值；表示预设第二区域内每个像素点的B通道值；表示预设第二区域内每个像素点的R通道值在灰度值转化运算中的权重；表示预设第二区域内每个像素点的灰度值；表示预设第二区域内每个像素点的G通道值在灰度值转化运算中的权重；表示预设第二区域内每个像素点的B通道值在灰度值转化运算中的权重；表示艾佛森括号，括号内条件成立，则值为1，括号内条件不成立，则值为0；根据第二区域内像素点所述弥散特征因子与像素点的梯度值，获得弥散区域；根据所述高代谢区域、所述低浸润区域与所述弥散区域所在位置对肿瘤组织所在区域进行自动勾画。

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