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龙图腾网恭喜上海宽带技术及应用工程研究中心;迪莲娜(上海)大数据服务有限公司申请的专利肺结节的多属性分类方法、系统、介质及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：CN114119447B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202010896295.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权肺结节的多属性分类方法、系统、介质及装置是由李超;张亮;李萍;李尤设计研发完成，并于2020-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本肺结节的多属性分类方法、系统、介质及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种肺结节的多属性分类方法、系统、介质及装置，包括：获取计算机断层扫描图像，建立CT数据表征方式，使用所述CT数据表征方式对所述计算机断层扫描图像进行处理，获得消除层厚、像素间距差异的去差异计算机断层扫描图像；基于肺部轮廓提取技术对所述差异计算机断层扫描图像进行提取，获得肺部轮廓图像；对所述肺部轮廓图像进行去噪，获得具有统一的相对坐标系的去噪肺部轮廓图像；从去噪肺部轮廓图像提取肺结节的坐标与大小，获得肺结节图像；基于深度学习的多属性分类模型对所述肺结节图像进行特征提取获得图像特征，对所述图像特征进行属性分类。本发明用于对肺结节在CT图像上表现的属性进行分类，从而预测属性表现的程度。

本发明授权肺结节的多属性分类方法、系统、介质及装置在权利要求书中公布了：1.一种肺结节的多属性分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取计算机断层扫描图像，建立CT数据表征方式，使用所述CT数据表征方式对所述计算机断层扫描图像进行处理，获得消除层厚、像素间距差异的去差异计算机断层扫描图像；其中，所述CT数据表征方式包括： 对所述计算机断层扫描图像进行-1200到600亨氏单位内的截断，获得-1200到600亨氏单位内的计算机断层扫描图像，并线性转换为0到255范围获得去差异计算机断层扫描图像； 使用插值的方法将所述去差异计算机断层扫描图像的像素间距与层厚统一到1像素立方毫米； 基于肺部轮廓提取技术对所述差异计算机断层扫描图像进行提取，获得肺部轮廓图像； 对所述肺部轮廓图像进行去噪，获得具有统一的相对坐标系的去噪肺部轮廓图像； 从所述去噪肺部轮廓图像提取肺结节的坐标与大小，获得肺结节图像； 基于深度学习的多属性分类模型对所述肺结节图像进行特征提取获得图像特征，对所述图像特征进行属性分类；其中，所述基于深度学习的多属性分类模型包括特征提取模块、多尺度特征提取模块、8个全卷积分类器和1个全连接分类器。

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