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龙图腾网获悉中国人民解放军总医院第一医学中心申请的专利融合多模态影像的肝癌图像自动分割识别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：CN121033079B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511524994.1，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权融合多模态影像的肝癌图像自动分割识别方法是由唐浩文;曹银彪;张永山;胡言沁;高尚;杨睿;蒋宏祥;李佳骏设计研发完成，并于2025-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合多模态影像的肝癌图像自动分割识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及医学影像处理技术领域，公开了融合多模态影像的肝癌图像自动分割识别方法。该方法包括在第一处理阶段获取多模态医学影像数据，并判断数据是否包含伪影干扰特征；若包含伪影干扰特征，触发第一处理流程，对数据进行时序配准处理，在第二处理阶段获取配准后的第一影像特征集，基于第一分割网络模型与第一影像特征集生成第一肿瘤边界分割结果；若不包含伪影干扰特征，触发第二处理流程，对数据进行特征增强处理，在第三处理阶段获取增强后的第二影像特征集，基于第二分割网络模型与第二影像特征集生成第二肿瘤边界分割结果。该方法可针对不同质量的多模态影像数据进行针对性处理，提升分割适应性与可靠性，满足临床应用需求。

本发明授权融合多模态影像的肝癌图像自动分割识别方法在权利要求书中公布了：1.一种融合多模态影像的肝癌图像自动分割识别方法，其特征在于，包括： 在第一处理阶段获取多模态医学影像数据，并判断所述多模态医学影像数据是否包含伪影干扰特征； 若所述多模态医学影像数据包含伪影干扰特征，则触发第一处理流程：对所述多模态医学影像数据进行时序配准处理，在第二处理阶段获取配准后的第一影像特征集，并基于第一分割网络模型和所述第一影像特征集生成第一肿瘤边界分割结果； 若所述多模态医学影像数据不包含伪影干扰特征，则触发第二处理流程：对所述多模态医学影像数据进行特征增强处理，在第三处理阶段获取增强后的第二影像特征集，并基于第二分割网络模型和所述第二影像特征集生成第二肿瘤边界分割结果； 还包括： 获取所述第一肿瘤边界分割结果或所述第二肿瘤边界分割结果对应的肿瘤区域特征； 将所述肿瘤区域特征输入识别网络模型，计算恶性程度分级指标； 根据所述恶性程度分级指标生成肝癌亚型识别结果； 所述根据所述恶性程度分级指标生成肝癌亚型识别结果包括： 基于所述恶性程度分级指标判断是否达到高危阈值； 若达到所述高危阈值，则触发第一识别路径：提取微血管侵犯特征，并基于所述微血管侵犯特征生成肝癌亚型识别结果； 若未达到所述高危阈值，则触发第二识别路径：提取肿瘤包膜完整性特征，并基于所述肿瘤包膜完整性特征生成肝癌亚型识别结果。

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