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龙图腾网获悉天津医科大学总医院申请的专利一种基于融合深度学习网络的肺癌类型预测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：CN120067894B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510533561.6，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权一种基于融合深度学习网络的肺癌类型预测方法及系统是由钟殿胜;孙爽;韩国敬;单小溪;代平顺设计研发完成，并于2025-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于融合深度学习网络的肺癌类型预测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于融合深度学习网络的肺癌类型预测方法及系统，对肺癌患者CT影像动态分割，提取肿瘤血管分布数据并计算三维密度参数、血管断裂方向参数，同步获取坏死区体积占比序列；通过血液样本螺旋分选和流体控制分离循环肿瘤细胞，生成形变轨迹衍生的刚度变化参数与形变恢复参数；联合三维密度、血管断裂方向及刚度参数，提取血管断裂方向时间序列偏移量，动态同步匹配刚度变化响应生成同步集；构建血管断裂方向偏移量与形变恢复周期的滞后关联，跨模态分析确定权重匹配；结合坏死区体积时空特征，输出肺癌亚型分类结果。本申请融合了血管动态偏移与细胞力学响应的跨模态关联模型，实现肺癌亚型精准判别。

本发明授权一种基于融合深度学习网络的肺癌类型预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于融合深度学习网络的肺癌类型预测方法，其特征在于，包括： 获取肺癌患者的CT影像和血液样本，对所述CT影像进行动态分割以提取肿瘤区域的血管分布数据，基于所述血管分布数据计算三维密度参数和血管断裂方向参数，并获取肿瘤坏死区域的体积占比序列，所述体积占比序列通过测量肿瘤坏死区域在每个时间点的体积占肿瘤区域总体积的比例所生成； 对所述血液样本进行螺旋分选处理，通过流体控制分离循环肿瘤细胞，采集所述循环肿瘤细胞的形变轨迹数据，并根据所述形变轨迹数据生成刚度变化参数和形变恢复参数； 将所述三维密度参数、所述血管断裂方向参数与所述刚度变化参数进行联合分析，提取所述血管断裂方向参数的时间序列偏移量，并将所述时间序列偏移量与所述刚度变化参数的动态响应进行同步匹配，生成同步参数集合； 基于所述同步参数集合，建立所述血管断裂方向参数的时间序列偏移量与所述形变恢复参数的恢复周期之间的滞后关联关系，以通过跨模态分析所述时间序列偏移量与所述恢复周期的权重匹配结果； 根据所述权重匹配结果与所述肿瘤坏死区域体积占比的时空分布特征，输出肺癌亚型分类结果； 其中，将所述三维密度参数、所述血管断裂方向参数与所述刚度变化参数进行联合分析，提取所述血管断裂方向参数的时间序列偏移量，并将所述时间序列偏移量与所述刚度变化参数的动态响应进行同步匹配，生成同步参数集合，包括： 获取所述血管断裂方向参数在多个时间点的方向角度值，以计算相邻时间点的角度差值，并根据所述角度差值生成时间序列偏移量；获取所述刚度变化参数在相同时间点的参数值，提取所述参数值随时间变化的动态变化值；将所述时间序列偏移量与所述动态变化值进行时间轴对齐，计算两者在同一时间点的乘积之和，生成同步参数集合。

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