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龙图腾网获悉上海交通大学医学院附属第九人民医院;上海交通大学申请的专利一种辅助头颈部鳞状细胞癌早期诊断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：CN119763812B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411916574.3，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种辅助头颈部鳞状细胞癌早期诊断方法及系统是由王晶波;许江长;袁瑛;陈晓军;陶晓峰;唐为卿;朱凌;马绮蘩;任继亮设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种辅助头颈部鳞状细胞癌早期诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及鳞状细胞癌早期诊断技术领域，提供了一种辅助头颈部鳞状细胞癌早期诊断方法，包括：S1：收录已有的利用MET靶向近红外荧光成像技术获得的视频数据，利用视频数据集合训练监督学习模型；S2：搭建分类器系统，采用分类器系统输入待分类视频数据，应用训练好的监督学习模型来分割和判定病灶的病理性质；S3：对搭建的分类器系统与人类医师对早期头颈部鳞状细胞癌进行诊断的效能进行比较；S4：通过分类器系统筛选与头颈部鳞状细胞癌发生和发展相关的关键特征，将关键特征与多组学数据进行串联形成综合数据集，基于综合数据集搭建中间模型，利用中间模型进行生物信息学分析。以提高HNSCC早期检出率，改进活检的准确率，实现早期精准肿瘤诊断。

本发明授权一种辅助头颈部鳞状细胞癌早期诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种辅助头颈部鳞状细胞癌早期诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：预先收录大量已有的利用MET靶向近红外荧光成像技术获得的与病灶相关的视频数据作为视频数据集合，对所述视频数据集合进行数据清洗与后处理，利用所述视频数据集合训练具备识别和分类病灶能力的监督学习模型； S2：搭建进行靶向诊断的分类器系统作为AI辅助，采用所述分类器系统输入待分类视频数据，执行所述待分类视频数据的预处理和特征提取，应用训练好的所述监督学习模型来分割和判定病灶的病理性质； S3：对搭建的进行靶向诊断的所述分类器系统与人类医师对早期头颈部鳞状细胞癌进行诊断的效能进行比较； S4：通过所述分类器系统筛选与头颈部鳞状细胞癌发生和发展相关的关键特征，将所述关键特征与多组学数据进行串联形成综合数据集，基于所述综合数据集搭建用于处理和分析多组学数据，以及识别出与所述头颈部鳞状细胞癌发生和发展相关的生物标志物和型号通路的中间模型，利用所述中间模型进行生物信息学分析，以探索所述头颈部鳞状细胞癌的生物学基础和治疗靶点； 在步骤S1之后，还包括：利用石蜡切片技术，以获取病灶的病理结果，作为评估所述分类器系统性能的金标准； 在步骤S2中，搭建进行靶向诊断的所述分类器系统作为所述AI辅助，采用所述分类器系统输入所述待分类视频数据，执行所述待分类视频数据的预处理和特征提取，应用训练好的所述监督学习模型来分割和判定病灶的所述病理性质，具体为： 搭建一个初步的所述分类器系统的框架，所述框架能够处理输入的所述待分类视频数据，对所述待分类视频数据进行预处理和特征提取，并应用训练好的所述监督学习模型来分割和判定病灶的所述病理性质，其中所述预处理包括去除噪声、调整图像的亮度、对比度和颜色平衡在内的操作，所述特征提取包括图像的颜色、纹理、形状、大小在内的代表病灶特征的信息的提取； 通过与所述金标准的所述病理结果进行比较，评估所述分类器系统的性能，并根据性能评估的结果对所述分类器系统进行优化和调整，以提供所述分类器系统的准确性和可靠性； 分析并报告所述分类器系统开发和评估的结果，包括所述分类器系统的性能指标、通过所述分类器系统进行分割和判断后成功和失败的案例分析，以及所述分类器系统能够改进的方向。

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上海交通大学医学院附属第九人民医院;上海交通大学，其通讯地址为：200023 上海市黄浦区制造局路639号；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”。

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