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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于多份超声检查影像组学特征统计量构建的卵巢癌生存预测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：CN116416219B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202310245204.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于多份超声检查影像组学特征统计量构建的卵巢癌生存预测系统是由陆燕;刘鹏渊;左若宸;周莉媛设计研发完成，并于2023-03-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多份超声检查影像组学特征统计量构建的卵巢癌生存预测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多份超声检查影像组学特征统计量构建的卵巢癌生存预测系统，包括数据获取模块、特征提取模块、数据预处理模块、样本变化稳定性特征筛选模块、生存预测特征筛选模块以及生存预测模型构建模块。本发明针对病人超声检查采集的多病灶多角度特征进行统计分析，综合超声检查中从不同角度观察的病灶结果构建病人超声影像特征，重复采样实施Cox单变量筛选并在特征筛选过程中统计特征被选中的频率，确定对样本变化有稳定性的特征，最后结合预后信息筛选生存预测高相关的特征并建立卵巢癌生存预测系统。该系统相比仅采用最大肿瘤区域特征的模型效果更好，对提高基于医学影像组学的卵巢癌生存预测系统的鲁棒性和生存预测效果有重要意义。

本发明授权一种基于多份超声检查影像组学特征统计量构建的卵巢癌生存预测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多份超声检查影像组学特征统计量构建的卵巢癌生存预测系统，其特征在于，包括以下模块： 数据获取模块：用于获取卵巢癌病人生存随访数据以及病人卵巢癌根治术、全面分期术前的经阴道或经腹超声影像，在超声影像中人工标记卵巢癌肿瘤区域，得到包括超声影像和真实随访数据的原始数据集； 特征提取模块：用于对所述原始数据集中的原始超声影像进行图像变换，并在图像变换后根据人工标记的卵巢癌肿瘤区域，分别根据图像变换前后的每张超声图像中的卵巢癌肿瘤区域计算影像组学特征，同时根据病人随访数据获取病人的预后信息，共同构建超声生存分析数据集； 数据预处理模块：用于将超声生存分析数据集中的低方差影像组学特征剔除后，统一影像组学特征的标准差及均值，从而得到标准化数据集； 样本变化稳定性特征筛选模块：对标准化数据集进行多次采样并基于cox单变量进行筛选，将影像组学特征中被选中频率大于80％的特征视为样本变化稳定性特征； 生存预测特征筛选模块：对于所述样本变化稳定性特征，根据任务需求进一步筛选出与生存预测任务相关的特征；并根据同一病人多张图像中的与生存预测任务相关的特征计算统计特征，并对统计特征使用多变量cox筛选； 生存预测模型构建模块：基于生存预测特征筛选模块中选择的特征构建卵巢癌超声影像生存预测模型； 所述生存预测特征筛选模块中，根据病人的预后信息以及筛选出的样本变化稳定性特征，使用2年生存情况作为标签，随机抽取部分样本变化稳定性特征样本并重复多次，每次对抽取的样本使用最小绝对值选择与收缩算子算法筛选，并统计不同特征被选中的频率，当其被选中的频率大于80％时视作与生存预测任务相关的特征F2；筛选出与生存预测任务相关的特征后，根据同一病人多张图像中的与生存预测任务相关的特征计算得到多个统计特征，并对多个统计特征使用cox多变量筛选，保留p值最小的统计特征作为最终选用的特征F3；所述统计特征包括最大值max、最小值min、均值mean和中位数median。

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