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龙图腾网获悉上海市第一人民医院;上海介航机器人有限公司申请的专利基于机器学习的前列腺病灶识别方法、系统、设备及介质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：CN120976156B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202511097575.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于机器学习的前列腺病灶识别方法、系统、设备及介质是由韩邦旻;余洋;程添铭;王小海;周佳音设计研发完成，并于2025-08-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的前列腺病灶识别方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于机器学习的前列腺病灶识别方法、系统、设备及介质，包括：获取患者的历史mp‑MRI图像和术中TRUS图像；基于所述历史mp‑MRI图像和所述术中TRUS图像获取MRI‑US融合图像的病灶空间信息；基于所述病灶空间信息对患者的前列腺进行穿刺，以获取穿刺点的病理信息；基于所述穿刺点的病理信息在所述历史mp‑MRI图像上进行空间映射，以获取病理‑图像特征对；基于所述病理‑图像特征对训练病灶识别模型，以通过训练好的所述病灶识别模型基于mp‑MRI图像进行前列腺病灶识别。本申请借助历史mp‑MRI图像及术中TRUS图像的融合影像对前列腺病灶可疑区域进行定位，并依据穿刺点的病理信息对定位与标注后的历史mp‑MRI图像进行机器学习，以此快速且精准的识别前列腺病灶。

本发明授权基于机器学习的前列腺病灶识别方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的前列腺病灶识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取患者的历史mp-MRI图像和术中TRUS图像； 基于所述历史mp-MRI图像和所述术中TRUS图像获取MRI-US融合图像的病灶空间信息； 基于所述病灶空间信息对患者的前列腺进行穿刺，以获取穿刺点的病理信息； 基于所述穿刺点的病理信息在所述历史mp-MRI图像上进行空间映射，以获取病理-图像特征对； 基于所述病理-图像特征对训练病灶识别模型，以通过训练好的所述病灶识别模型基于mp-MRI图像进行前列腺病灶识别；其中，基于所述穿刺点的病理信息在所述历史mp-MRI图像上进行空间映射，以获取病理-图像特征对包括： 基于所述穿刺点的物理坐标在T2W序列图像中定位穿刺点，并基于穿刺针的物理信息确定所述穿刺点的半径； 基于所述穿刺点和所述穿刺点的半径确定T2W序列图像中的穿刺点区域； 基于所述T2W序列图像中的穿刺点区域分别确定DWI序列图像的穿刺点区域和ADC序列图像的穿刺点区域； 基于所述T2W序列图像中的穿刺点区域及病理信息、所述DWI序列图像的穿刺点区域及病理信息，以及所述ADC序列图像的穿刺点区域及病理信息分别对应获取T2W病理-图像特征对、DWI病理-图像特征对、ADC病理-图像特征对。

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上海市第一人民医院;上海介航机器人有限公司，其通讯地址为：200080 上海市虹口区武进路85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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