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龙图腾网获悉中山大学申请的专利基于医学影像的CAR-T治疗反应智能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：CN121034641B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511567466.4，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权基于医学影像的CAR-T治疗反应智能预测系统是由肖炜设计研发完成，并于2025-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于医学影像的CAR-T治疗反应智能预测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于医学影像的CAR‑T治疗反应智能预测系统，涉及医学影像分析和肿瘤免疫治疗领域，包括数据整合模块、多模态特征提取模块、预测模型构建模块、模型优化模块、临床分析模块和不良反应风险预警模块，系统整合PET‑CT、MRI、超声等多模态医学影像数据，提取肿瘤的形态、纹理和代谢特征；采用三维卷积神经网络构建治疗响应预测模型；创新性地应用微分几何理论，构建医学影像流形结构并生成保持拓扑特征的肿瘤对抗样本，利用黎曼度量空间执行自适应优化策略；实现对淋巴瘤患者CAR‑T治疗响应的精准预测，并通过脑部和脏器影像分析进行不良反应风险预警。

本发明授权基于医学影像的CAR-T治疗反应智能预测系统在权利要求书中公布了：1.基于医学影像的CART治疗反应智能预测系统，其特征在于，包括： 淋巴瘤肿瘤成像数据与CAR-T实验数据整合模块，用于整合淋巴瘤肿瘤成像数据与CAR-T实验数据； 多模态肿瘤特征提取模块，与所述淋巴瘤肿瘤成像数据与CAR-T实验数据整合模块通信连接，用于从淋巴瘤肿瘤成像数据中提取肿瘤的多种特征； 淋巴瘤治疗响应预测模型构建模块，与所述多模态肿瘤特征提取模块通信连接，用于利用CAR-T实验数据和所述多模态肿瘤特征构建淋巴瘤治疗响应预测模型； 淋巴瘤治疗响应预测模型优化模块，与所述淋巴瘤治疗响应预测模型构建模块通信连接，用于： 构建医学影像流形结构，用于发现医学影像数据的内在几何特性； 基于所述医学影像流形结构生成肿瘤对抗样本，所述肿瘤对抗样本保持肿瘤关键拓扑特征； 构建黎曼度量空间，用于捕捉肿瘤微环境的局部几何结构； 利用所述黎曼度量空间执行优化策略，对所述淋巴瘤治疗响应预测模型进行优化； 淋巴瘤治疗响应预测临床分析模块，与所述淋巴瘤治疗响应预测模型优化模块通信连接，用于利用优化后的所述淋巴瘤治疗响应预测模型对患者进行CAR-T治疗响应预测； 所述构建医学影像流形结构包括： 对PET-CT、MRI原始图像进行标准化处理； 设置ROI自动提取算法定位肿瘤区域； 构建患者相似性图结构，其中节点为患者样本，边权为相似度； 设计近邻选择策略，采用自适应k值； 构建特征空间与治疗响应空间的双向映射函数； 构建连续治疗时间点的流形序列，用于捕捉治疗过程动态变化； 所述基于所述医学影像流形结构生成肿瘤对抗样本包括： 基于肿瘤形态学特征设计局部距离函数； 实现测地线计算算法，确定流形上两点间的最短路径； 沿测地线生成中间过渡样本，保持病理学特征的连续性变化； 实现自适应间隔采样，在高曲率区域增加采样点； 构建基于流形距离的对抗扰动约束条件，确保生成样本的医学有效性； 所述构建黎曼度量空间包括： 基于肿瘤病理学特征定义特征向量空间； 构建自适应度量张量计算框架； 实现局部特征协方差分析，捕捉特征间关系； 实现黎曼曲率计算模块，评估空间几何特性； 设计特征分布与曲率关联分析，识别关键区域； 实现时间序列嵌入的黎曼度量构造； 设计治疗前后状态转换度量，量化治疗效果； 所述利用所述黎曼度量空间执行优化策略包括： 实现特征空间到切空间的映射函数； 构建基于黎曼连接的梯度计算框架； 实现基于曲率的梯度方向修正； 实现基于黎曼连接的向量场构造； 构建最优传输路径搜索算法； 构建基于局部曲率的学习率调整机制； 实现切空间稀疏性约束，防止过拟合； 构建基于黎曼指数映射的轨迹规划系统。

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