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龙图腾网获悉四川大学华西医院申请的专利一种用于判断COVID-19分期的基于人工智能的CT图像动态3D影像组学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：CN115482923B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202210968551.1，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种用于判断COVID-19分期的基于人工智能的CT图像动态3D影像组学系统是由陈杨;赵世轩;何得淮设计研发完成，并于2022-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于判断COVID-19分期的基于人工智能的CT图像动态3D影像组学系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种用于判断COVID‑19分期的基于人工智能的CT图像动态3D影像组学系统，属于人工智能领域。实验结果表明，利用本发明基于人工智能的CT图像动态3D影像组学系统对66例COVID‑19患者进行COVID‑19分期判断，准确率达90％。对于每个阶段的预测，阶段1即早期的AUC为0.96595％CI:0.934,0.997，阶段2即进展期的AUC为0.95895％CI:0.931,0.984，阶段3即峰值期的AUC为0.99895％CI:0.994,1.000，阶段4即吸收期的AUC为0.97595％CI:0.956,0.994。因此，本发明提供的基于人工智能的CT图像动态3D影像组学系统能够有效对COVID‑19患者进行分期判断，可作为一种潜在的工具，帮助医院进行合理的资源配置并制定合适的治疗计划，应用前景广阔。

本发明授权一种用于判断COVID-19分期的基于人工智能的CT图像动态3D影像组学系统在权利要求书中公布了：1.一种用于判断COVID-19分期的人工智能系统，其特征在于：所述人工智能系统包括以下模块： 一输入模块 在输入模块输入COVID-19患者的影像组学特征和临床特征； 二分期判断模型建立模块 以训练集COVID-19患者的影像组学特征和临床特征作为输入，利用matlab自带的机器学习分类器训练模型，得到训练后的分期判断模型； 三分期判断及结果输出模块 以测试集COVID-19患者的影像组学特征和临床特征作为输入，利用训练后的分期判断模型进行分期判断，输出判断结果； 所述影像组学特征是通过以下方法提取的：利用训练集COVID-19患者的CT图像对肺分割网络SCOAT-Net进行训练和测试，对病变分割网络SCOAT-Net进行训练和测试，建立肺与病变分割模型；利用肺与病变分割模型对测试集COVID-19患者的CT图像进行肺与病变分割，并基于肺与病变分割结果重建三维肺病变；在重建的三维肺病变的基础上提取影像组学特征； 所述临床特征包括年龄、性别、发病时间、进展时间中的一种或多种； 所述建立肺与病变分割模型时的参数设置如下：基于Pytorch框架，使用随机梯度下降法优化骰子系数损失函数； 所述影像组学特征和临床特征是通过以下方法获得的：将提取的影像组学特征和临床特征利用特征选择方法选择后，按照权重由高到底依次排序，选取权重排序靠前的特征；所述特征选择方法为RF-FS。

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