深圳先进技术研究院王珊珊获国家专利权
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龙图腾网获悉深圳先进技术研究院申请的专利用于脑胶质瘤分级的专家知识约束的深度学习方法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：CN114463455B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202111575475.X，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权用于脑胶质瘤分级的专家知识约束的深度学习方法是由王珊珊;郑海荣;王晔绮设计研发完成，并于2021-12-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本用于脑胶质瘤分级的专家知识约束的深度学习方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种用于脑胶质瘤分级的专家知识约束的深度学习方法、装置、设备及其存储介质，该方法包括：构建影像组学标签，所述影像组学标签中包括专家知识；构建离散距离约束脑胶质瘤分级模型的训练；将所述影像组学标签输入到脑胶质瘤分级模型中完成参数优化。本申请提供的上述方案，在脑胶质瘤分级任务上，模型有着较好的分级性能和较高的临床易用性，从而减轻了医生在临床使用时的工作量，并使得模型可以更高效的利用患者的脑部磁共振图像数据。
本发明授权用于脑胶质瘤分级的专家知识约束的深度学习方法在权利要求书中公布了：1.一种用于脑胶质瘤分级的专家知识约束的深度学习方法，其特征在于，该方法包括： 构建影像组学标签，所述影像组学标签中包括专家知识，所述构建影像组学标签，包括： 手动勾画分割文件； 提取分割文件中的肿瘤区域的特征，包括：提取肿瘤区域中高通量的定量特征，所述定量特征包括一阶统计量、形状大小以及纹理特征； 筛选特征，去除冗余信息； 利用筛选后的特征构建标签； 所述筛选特征，利用筛选后的特征构建标签包括： 通过互信息法、学生t检验以及递归特征消除法筛选特征，将筛选后的特征通过逻辑回归分类器构建影像组学标签； 构建3D卷积神经网络作为脑胶质瘤分级模型； 构建离散距离约束脑胶质瘤分级模型的训练； 将所述影像组学标签输入到脑胶质瘤分级模型中完成参数优化。
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