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龙图腾网获悉南京金域医学检验所有限公司申请的专利基于AI辅助的肺癌胸膜侵犯诊断辅助方法及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：CN119864154B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510354186.9，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权基于AI辅助的肺癌胸膜侵犯诊断辅助方法及系统是由徐中海;刘艳青;李铁锟;袁杭;薛芳芳;侯慧敏;胡明明;章珊;张举;常中宝;曹鹏设计研发完成，并于2025-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI辅助的肺癌胸膜侵犯诊断辅助方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于胸膜侵犯诊断领域，尤其涉及基于AI辅助的肺癌胸膜侵犯诊断辅助方法及系统，包括：首先获取扫描图像与电极针信号，经时间同步及增强标注得到增强训练集；其次基于YOLOv8算法与注意力匹配网络构建区域预测模型，用增强训练集及区域电信号转化误差函数训练模型；第三，将实时扫描图像输入训练好的区域预测模型，获得疑似探查区域与电极针探查预测信号序列，再配置安全探查边界，结合实时电极针信号与预测信号得到探查信号误差，输入探查路径修正模型训练，经风险评估获得最优探查路径，最后，将两模型集成到电极针，依据实时数据辅助修正电极针探查路径，得出疑似探查区域的探查结果与侵犯探查得分。

本发明授权基于AI辅助的肺癌胸膜侵犯诊断辅助方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于AI辅助的肺癌胸膜侵犯诊断辅助方法，其特征在于，包括： S1、获取扫描图像和电极针信号进行预处理，并将预处理后的数据在时间上进行同步，并对扫描图像和电极针信号进行增强标注，获得增强训练集； S2、基于YOLOv8算法和注意力匹配网络构建区域预测模型，将增强训练集输入到区域预测模型中并利用内置的区域电信号转化误差函数进行训练，获得训练完成的区域预测模型； S3、将获取的扫描图像输入到区域预测模型，获得疑似探查区域及对应电极针探查预测信号序列； S4、配置动态安全探查边界，利用与S3中扫描图像同一时间维度的电极针信号与对应电极针探查预测信号序列获取探查信号误差，并将扫描图像的疑似探查区域、安全探查边界、探查信号误差输入到配置的探查路径修正模型中进行训练，并获得模拟的多探查路径，并对模拟的多探查路径进行探查风险评估，获得最优探查路径； S5、将训练完成的区域预测模型和探查路径修正模型集成到电极针，根据实时获取的扫描图像和电极针信号对电极针探查路径进行辅助修正，获得疑似探查区域的探查结果及对应的侵犯探查得分； 所述探查路径修正模型的训练步骤包括： S411、基于路径算法构建探查路径修正模型，将动态安全探查边界、扫描图像预测的侵犯区域锚框输入到探查路径修正模型，在动态安全探查边界生成N条探查路径及其探查对应的电极信号和每一条探查路径对应的安全评估得分； S412、设置安全评估得分阈值和路径误差阈值，并利用探查路径对应的探查对应的电极信号和区域预测模型预测获得的锚框区域电极信号，构建探查区域路径误差； S413、利用安全评估得分阈值、路径误差阈值、每一条探查路径对应的安全评估得分和探查区域路径误差对探查路径修正模型进行训练，当所有模拟探查路径都满足探查区域路径误差小于路径误差阈值且每一条探查路径对应的安全评估得分都大于安全评估得分阈值时，获得训练完成的探查路径修正模型； 所述最优探查路径的获得步骤包括： S414、根据探查对象对应的基本信息和生理状态信息，获得探查对象的动态安全探查边界； S415、将探查对象的动态安全探查边界及对探查对象预测的疑似探查区域及对应电极针探查预测信号序列输入到训练完成的探查路径修正模型，获得满足S413阈值条件且安全评估得分最大、探查区域路径误差最小的探查路径作为最优探查路径； S416、将最优探查路径对应的参数反馈到电极针中，对当前时刻电极针实时探查路径进行修正。

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南京金域医学检验所有限公司，其通讯地址为：210000 江苏省南京市江北新区药谷大道11号2幢；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”。