中山大学林格获国家专利权
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龙图腾网获悉中山大学申请的专利相似病灶的检索和匹配方法与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:CN115080782B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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:202210664467.0,技术领域涉及:G06F16/583;该发明授权相似病灶的检索和匹配方法与系统是由林格;周凡;陈小燕设计研发完成,并于2022-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本相似病灶的检索和匹配方法与系统在说明书摘要公布了:本发明公开了一种相似病灶的检索和匹配方法与系统。包括:收集患者体检的各种量化指标及过往患者病灶CT图像数据,训练CT扫描图像编码器,训练CT扫描图像解码器,训练辅助信息编码器,对待诊断患者进行CT扫描并输入其信息,得到病灶的CT图像并输入到CT扫描图像编码器中,再将待诊断患者的辅助个人信息输入到辅助信息编码器中,最后结合相关病例及CT扫描图像解码器对病灶情况的具体判断辅助医生对患者进行诊断,最后将诊断结果输入到患者信息管理系统以持续优化检索匹配系统。本发明可持续优化患者信息管理系统,其病灶检索匹配系统综合考虑患者多方面可能影响病灶属性的信息,并将VIT结构引入病灶图像的学习中,有更大潜力学到用户的病灶信息。
本发明授权相似病灶的检索和匹配方法与系统在权利要求书中公布了:1.一种相似病灶的检索和匹配方法,其特征在于,所述方法包括: 确认患者的具体临床症状,并收集患者体检的各种量化指标; 收集过往患者病灶CT图像和经由医生判断之后确定的病灶区域,标注出所述病灶区域,并将所述病灶的具体类型信息记录为种类标签; 将患者的各项身体指标以及生活习惯信息转化为one-hot张量,然后将所述one-hot张量信息输入全连接网络FC中做词嵌入,接着将嵌入后的张量作为患者辅助信息的表示结果; 训练CT扫描图像编码器,首先将经目标检测后得到的图像输入到CT扫描图像编码器中,将其输出的CT扫描图像的编码和所述患者辅助信息的表示结果融合后输入到CT扫描图像解码器中,在得到相似病灶检测输出和病灶判断输出后和所述种类标签做回归,精度下降到网络收敛时,完成CT扫描图像编码器的训练; 训练CT扫描图像解码器,参照VIT中的attention模块,将所述患者辅助信息的表示结果和所述CT扫描图像的编码输入到CT扫描图像解码器中,将患者辅助信息作为attention中的K和V,所述CT扫描图像的编码作为Q,通过子注意力机制结合患者本身的信息来学习到患者的患病情况,并直接输出对于患者病灶的判断,作为医生对患者病情定性的一个参照,同时将CT扫描图像解码器得到的病灶隐码输入到相似病灶检索系统,在患者信息档案中检索相似的病例来作为医生确诊患者病灶的参考; 训练辅助信息编码器,所述辅助信息编码器基于transformer的编码器结构,将所述患者辅助信息的表示结果作为所述基于transformer的CT图像解码器的K和V,所述CT扫描图像的编码作为Q,输入到所述transformer解码器中,并通过解码器以及后续的相似病灶检索系统得出整个网络对于病灶性质的判断,并检索出相似的病灶作为网络结构的输出,将所述输出和收集到的不同患者之前的病例来做回归,通过梯度下降的方式训练所述辅助信息编码器直至其收敛; 将待诊断患者的信息输入到所述完成所有子网络训练后的病灶检索匹配系统中,将其作为一个补充数据集的扩充数据库; 对所述待诊断患者进行CT扫描,将几个关键的照位作为病灶检测网络FasterRCNN的输入,将输出的病灶位置作为截取图像的依据来对原病灶检测的CT图像进行截取,得到病灶的CT图像; 将所述病灶的CT图像输入到所述CT扫描图像编码器中,同时将所述待诊断患者的辅助个人信息输入到所述辅助信息编码器中,将所述两个编码器的值作为子注意力机制的Q,K,V分别输入到所述CT扫描图像解码器中,由所述CT扫描图像解码器分别输出对于病灶判断的隐码和对病灶的具体判断,其中病灶判断的隐码输入到所述相似病灶检索系统中,以此来检索相关的其他病例,最后结合相关病例以及所述CT扫描图像解码器对病灶情况的具体判断来辅助医生对患者进行诊断; 将诊断结果输入到患者信息管理系统作为数据库的补充,同时持续跟踪患者的情况,记录患者后续的治疗状况来作为新的数据集的标签,以持续优化检索匹配系统。
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