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龙图腾网获悉北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)申请的专利一种卵巢癌腹腔转移病灶检测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：CN120374548B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202510454521.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种卵巢癌腹腔转移病灶检测方法是由张晓岚;郭红燕;尚春亮;周延设计研发完成，并于2025-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种卵巢癌腹腔转移病灶检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种卵巢癌腹腔转移病灶检测方法，属于病灶检测技术领域，解决了现有技术中不能准确检测卵巢癌腹腔转移病灶的问题。方法包括：获取病灶转移的患者的CT图像和病灶分割标签构建初始样本集；获取无病灶转移的患者的CT图像，以初始样本集中的样本为正样本，以无病灶转移的患者的CT图像的样本为负样本，基于正样本和负样本生成仿真正样本，对所述初始样本集进行扩充，得到扩充样本集；基于扩充样本集训练用于进行病灶分割的深度学习网络模型得到病灶分割模型；将待检测患者的CT图像输入所述病灶分割模型，得到病灶转移检测结果。实现了快速准确得到转移病灶检测。

本发明授权一种卵巢癌腹腔转移病灶检测方法在权利要求书中公布了：1.一种卵巢癌腹腔转移病灶检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取病灶转移的患者的CT图像和病灶分割标签构建初始样本集； 获取无病灶转移的患者的CT图像，以初始样本集中的样本为正样本，以无病灶转移的患者的CT图像的样本为负样本，基于正样本和负样本生成仿真正样本，对所述初始样本集进行扩充，得到扩充样本集； 基于扩充样本集训练用于进行病灶分割的深度学习网络模型得到病灶分割模型； 将待检测患者的CT图像输入所述病灶分割模型，得到病灶转移检测结果； 采用以下方式生成仿真正样本： 对每个正样本和每个负样本进行腹盆腔器官分割得到每个正样本和每个负样本的子器官掩码； 对于每个正样本，基于子器官掩码筛选相似负样本作为该正样本的配对样本； 基于该正样本对该正样本的每个配对样本进行解剖对齐，将对齐后的配对样本和该正样本作为第二样本集中的正负样本对；构建第二样本集； 基于第二样本集训练生成对抗网络得到仿真样本生成模型； 基于仿真样本生成模型得到第二样本集中的每个负样本对应的仿真正样本。

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北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)，其通讯地址为：100191 北京市海淀区花园北路49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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