深圳大学屈军乐获国家专利权
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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种肿瘤检测方法、系统及计算机设备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:CN119741301B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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:202510253600.7,技术领域涉及:G06T7/00;该发明授权一种肿瘤检测方法、系统及计算机设备是由屈军乐;易敏;林方睿;陈钰设计研发完成,并于2025-03-05向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种肿瘤检测方法、系统及计算机设备在说明书摘要公布了:本发明涉及肿瘤检测技术领域,公开了一种肿瘤检测方法、系统及计算机设备,方法包括:获取目标生物组织的自发荧光衰减数据,从中提取荧光强度和荧光寿命数据;将目标生物组织的荧光寿命数据和荧光强度数据进行数据融合,得到双通道融合数据;将双通道融合数据输入基于深度学习网络模型预训练好的肿瘤检测模型中,输出各像素对应不同类别的预测概率,将概率值最高的类别作为每个像素的肿瘤检测结果,并得到肿瘤和血管在目标生物组织中的分布位置。本发明将荧光寿命数据和荧光强度数据融合后输入肿瘤检测模型,能让模型从更丰富、全面的维度去分析组织特征,有助于更精准地定位肿瘤和血管在目标生物组织中的分布位置,提高检测的准确性和识别速度。
本发明授权一种肿瘤检测方法、系统及计算机设备在权利要求书中公布了:1.一种肿瘤检测方法,其特征在于,所述方法包括: 获取目标生物组织的自发荧光随时间衰减数据,并从中提取荧光强度数据、荧光寿命数据; 将所述目标生物组织的荧光寿命数据和荧光强度数据进行数据融合,得到双通道融合数据; 将所述双通道融合数据输入基于深度学习网络模型预训练好的肿瘤检测模型中,输出每个像素对应不同类别的预测概率,将概率值最高的类别作为每个像素的肿瘤检测结果,并得到肿瘤和血管在目标生物组织中的分布位置; 所述肿瘤检测模型训练的过程,包括: 获取预设肿瘤组织切片样本的自发荧光衰减数据,并从中提取荧光强度数据、荧光寿命数据以及强度加权寿命图像; 将每个像素根据其对应的荧光寿命和强度进行伪彩色编码,生成强度加权寿命图像,并将其作为掩膜对肿瘤、血管和背景标注,生成像素级的标签图像; 将荧光强度数据和荧光寿命数据进行数据融合,得到双通道融合数据; 将所述双通道融合数据和所述标签图像构成数据对,按照预设比例划分训练集和验证集,并基于训练集对于预设卷积神经网络进行训练,并基于验证集对训练后的模型进行验证,得到符合预设要求的模型作为肿瘤检测模型; 获取预设肿瘤组织切片样本的荧光寿命数据,包括: 将荧光寿命数据对应荧光寿命图像中的每个像素的荧光衰减直方图,采用双指数模型进行最小二乘拟合以计算荧光寿命分布,并基于荧光寿命分布得到平均荧光寿命数据; 以所述强度加权寿命图像作为掩膜对肿瘤、血管和背景标注,生成像素级的标签图像,包括: 获取预设肿瘤组织切片样本对应的HE图像; 比较所述HE图像和强度加权寿命图像的特征,并将肿瘤、血管和背景标注为不同的颜色作为标注数据,得到初始像素级的标签图像; 基于专家经验知识对标注数据进行筛选及优化,得到最终像素级的标签图像。
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