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龙图腾网获悉上海交通大学医学院附属第九人民医院申请的专利基于平扫CT的肾功能自动估算模型构建方法和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：CN119361156B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202411896802.5，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权基于平扫CT的肾功能自动估算模型构建方法和系统是由王一惟;徐斌;郭容昌;张旭泓设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于平扫CT的肾功能自动估算模型构建方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于平扫CT的肾功能自动估算模型构建方法和系统，包括以下步骤：步骤S1，收集患有肾萎缩或肾积水的患者图像数据；步骤S2，使用放射科医师手动描绘的肾脏实质和肾积水区域，训练基于UNETR的肾脏实质和肾积水区域自动分割模型；步骤S3，从图像中提取影像组学特征，并对数据进行筛选；步骤S4，构建肾功能指标回归模型，包括GFR回归模型和SRF回归模型；步骤S5，验证回归模型估算值；步骤S6，使用肾功能指标回归模型计算GFR和SRF,并区分不同健康状态的肾脏。采用本方法可以自动估算各肾脏的肾小球滤过率和分侧肾功能。对于治疗肾萎缩或者肾积水患者，提供了快速、便捷和低成本的肾功能评估方法。

本发明授权基于平扫CT的肾功能自动估算模型构建方法和系统在权利要求书中公布了：1.基于平扫CT的肾功能自动估算模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，收集患有肾萎缩或肾积水的患者图像数据，对图像进行预处理； 步骤S2，使用放射科医师手动描绘的肾脏实质和肾积水区域，训练基于UNETR的肾脏实质和肾积水区域自动分割模型； 步骤S3，从经步骤S2中的自动分割模型得到的肾脏实质和肾积水区域的图像以及原始图像中提取影像组学特征，并对数据进行筛选； 步骤S4，构建肾功能指标回归模型，包括GFR回归模型和SRF回归模型； 步骤S5，验证回归模型估算值与基于SPECT测量值之间的一致性和差异； 步骤S6，使用肾功能指标回归模型计算GFR和SRF，并区分不同健康状态的肾脏； 步骤S1包括以下步骤： 步骤S101，收集患有肾萎缩或肾积水的患者数据，所述患者接受了NCCT和SPECT成像，由SPECT工作站计算得到患者的GFR和SRF的金标准G，作为回归建模的应变量； 步骤S102，对NCCT图像进行预处理，包括将体素灰度I的范围裁剪到肾窗并使用z分数方法进行归一化，公式表示如下： 其中，meanI是求灰度均值，stdI是求灰度标准差，I′为归一化后的体素灰度； 步骤S2包括以下步骤： 步骤S201，使用放射科医师手动描绘的肾脏实质和肾积水区域，作为基于深度学习的肾脏自动分割模型训练样本； 步骤S202，训练基于UNETR的肾脏实质和肾积水区域自动分割模型； 步骤S3包括以下步骤： 步骤S301，从步骤S2的自动分割模型得到的肾脏实质和肾积水区域的NCCT图像和原始图像中提取影像组学特征，包括形状特征、一阶统计特征、纹理特征和滤波特征； 步骤S302，参考ICC和SCC对数据进行筛选； 所述参考ICC对数据进行筛选，为排除手动和自动分割之间的ICC低于0.9的特征，以提高影像组学的可重复性； 所述参考SCC对数据进行筛选，为在每个高度相关的特征对中，计算一个特征与所有其他特征之间的SCC，SCC＞0.9的特征被排除； 所述GFR回归模型构建方法包括以下步骤： 步骤S411，使用ElasticNet模型从筛选后的特征中选择最具代表性的特征，并确定特征权重以估算rGFR，其余的特征被输入到ElasticNet中，得到rGFRmLmin×1.73m2的计算公式为： rGFR＝p_original_glszm_LargeAreaHighGrayLeve1Emphasis×3.592×10-7+p_original_glszm_SizeZoneNonUniformity×2.147×10-5+p_gradient_ngtdm_Busyness×2.880+p_square_firstorder_TotalEnergy×1.353×10-8+h_square_ngtdm_Busyness×-0.1498+19.585； 其中，p_original_glszm_LargeAreaHighGrayLevelEmphasis是肾实质区域中的基于灰度大小区域矩阵的大面积高灰度级强调值，p_original_glszm_SizeZoneNonUniformity是肾实质区域中的基于灰度大小区域矩阵的区域大小不均匀性，p_gradient_ngtdm_Busyness是肾实质区域中的基于梯度邻域灰度差异矩阵的繁忙度，p_square_firstorder_TotalEnergy是肾实质区域中的总能量，h_square_ngtdm_Busyness是肾积水区域中基于梯度邻域灰度差异矩阵的繁忙度； 步骤S412，将rGFR与临床特征结合，使用多变量线性回归获得rcGFR，rcGFRmLmin×1.73m2的计算公式为： rcGFR＝年龄×-0.147+rGFR×1.224-1.303， 其中rcGFR为GFR估算结果； 所述SRF回归模型构建方法包括以下步骤： 步骤S421，计算单侧肾脏rcGFR对总体rcGFR的相对贡献占比rcSRF，表示为以下公式： rcSRFl＝rcGFRlrcGFRl+rcGFRr， rcSRFr＝1–rcSRFl， 其中，rcGFRl和rcGFRr分别是左右肾的rcGFR，rcSRFl和rcSRFr分别是左右肾的rcSRF； 步骤S422，计算单侧肾实质体积RPV对总肾实质体积的占比RPV_P，计算公式为： RPV_Pl＝RPVlRPVl+RPVr， RPV_Pr＝1-RPV_Pl， 其中，RPVl和RPVr分别是左右肾的RPV，RPV_Pl和RPV_Pr分别是左右肾的RPV_P； 使用线性回归得到基于肾实质的SRF估计值pSRF，计算公式为： pSRF＝0.991×RPV_P+0.5％， 其中，RPV_P为RPV_Pl或RPV_Pr，对应计算得到左肾或右肾的pSRF； 步骤S423，计算单侧肾积水体积RHV的对总肾积水体积的占比RHV_P，计算公式为： RHV_Pl＝RHVlRHVl+RHVr， RHV_Pr＝1-RHV_Pl， 其中，RHVl和RHVr分别是左右肾的RHV，RHV_Pl和RHV_Pr分别是左右肾的RPV_P； 使用线性回归得到基于肾积水的SRF估计值hSRF，计算公式为： hSRF＝-0.223×RHV_P+61.1％， 其中，RHV_P为RHV_Pl或RHV_Pr，对应计算得到左肾或右肾的hSRF； 步骤S424，使用线性回归得到结合rcSRF、pSRF和hSRF的左肾或右肾最终的SRF估计值rcphSRF，计算公式为： rcphSRF＝rcSRF×0.416+pSRF×0.564+hSRF×0.535-25.8％； 步骤S6中按照以下规则区分不同健康状态的肾脏： 受损肾脏为单肾GFR≤30mLmin×1.73m2，正常肾脏为单肾GFR30mLmin×1.73m2； 无功能肾为单肾GFR＜10mLmin×1.73m2，功能肾为单肾GFR≥10mLmin×1.73m2； 适合肾切除术为SRF＜15％，非肾切除术为SRF≥15％； 肾功能减退为SRF45％，未减退为SRF≥45％； 非优势肾为SRF≤60％，优势肾SRF60％。

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