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龙图腾网获悉华中科技大学同济医学院附属协和医院申请的专利纵向CT图像辅助评估直肠癌新辅助放化疗治疗反应装置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：CN121661045B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202610160383.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权纵向CT图像辅助评估直肠癌新辅助放化疗治疗反应装置是由吴绯红;聂彤;植晓玲;张兰;吴林霞;曹英豪;郑传胜设计研发完成，并于2026-02-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本纵向CT图像辅助评估直肠癌新辅助放化疗治疗反应装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种纵向CT图像辅助评估直肠癌新辅助放化疗治疗反应装置，所述装置包括病灶区域分割模块获取直肠癌患者新辅助放化疗前和手术前的CT增强影像，对预处理后目标影像进行直肠病灶区域自动分割，获得标准化三维肿瘤区域；特征融合模块从三维肿瘤区域中分别提取新辅助放化疗前和手术前两个时间点分割后病灶区域的深度学习特征，通过动态注意力权重层对两个时间点深度学习特征进行加权融合，获得表征肿瘤治疗响应变化的纵向综合特征；预测模块融合纵向综合特征与临床基线数据构建多模态预测模型，输出直肠癌患者对新辅助放化疗的治疗反应预测结果，能够提高对直肠癌患者病理性完全缓解的预测准确率，改善患者预后和医疗资源利用效率。

本发明授权纵向CT图像辅助评估直肠癌新辅助放化疗治疗反应装置在权利要求书中公布了：1.一种纵向CT图像辅助评估直肠癌新辅助放化疗治疗反应装置，其特征在于，所述纵向CT图像辅助评估直肠癌新辅助放化疗治疗反应装置，包括：病灶区域分割模块、特征融合模块和预测模块；其中， 所述病灶区域分割模块，用于获取直肠癌患者新辅助放化疗前和手术前的CT增强影像，对所述CT增强影像进行预处理，并对预处理后的目标影像进行直肠病灶区域自动分割，获得标准化的三维肿瘤区域； 所述特征融合模块，用于从所述三维肿瘤区域中分别提取新辅助放化疗前和手术前两个时间点分割后的病灶区域的深度学习特征，并通过动态注意力权重层对两个时间点的深度学习特征进行加权融合，获得表征肿瘤治疗响应变化的纵向综合特征； 所述预测模块，用于融合所述纵向综合特征与临床基线数据构建多模态预测模型，通过所述多模态预测模型输出所述直肠癌患者对新辅助放化疗的治疗反应预测结果； 所述病灶区域分割模块，还用于采集直肠癌患者在新辅助放化疗前反映肿瘤初始状态的T0影像和在手术前反映治疗后肿瘤变化状态的T1影像； 所述病灶区域分割模块，还用于对所述T0影像和所述T1影像分别进行标准化预处理，获得预处理后的第一目标影像和第二目标影像； 所述病灶区域分割模块，还用于对所述第一目标影像和所述第二目标影像进行直肠病灶区域自动分割，获得标准化的三维肿瘤区域； 所述特征融合模块，还用于将所述三维肿瘤区域中对应所述第一目标影像的第一肿瘤区域和对应所述第二目标影像的第二肿瘤区域分别输入两个并行的、在第3-5层卷积块中集成通道注意力机制的3DResNet-50特征提取分支，获得新辅助放化疗前和手术前两个时间点的特征向量； 所述特征融合模块，还用于通过动态注意力权重层对所述两个时间点的特征向量进行自适应加权融合，获得表征肿瘤治疗响应变化的纵向综合特征； 所述特征融合模块，还用于新辅助放化疗前时间点的第一特征向量和手术前时间点的第二特征向量输入至动态注意力权重层，通过可学习权重矩阵对所述第一特征向量和所述第二特征向量的拼接表示进行线性变换，应用softmax函数通过下式生成归一化的权重系数： 其中，为新辅助放化疗前时间点特征向量的自适应权重，为手术前时间点特征向量的自适应权重，为可学习权重矩阵，表示特征向量和拼接，为新辅助放化疗前的2048维特征向量，为手术前的2048维特征向量； 所述特征融合模块，还用于根据所述权重系数对所述第一特征向量和第二特征向量进行加权求和，通过下式生成纵向综合特征向量： 其中，为纵向综合特征向量，为新辅助放化疗前时间点特征向量的自适应权重，为手术前时间点特征向量的自适应权重，为新辅助放化疗前的2048维特征向量，为手术前的2048维特征向量。

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华中科技大学同济医学院附属协和医院，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市解放大道1277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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