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龙图腾网获悉北京市神经外科研究所申请的专利基于影像特征的成人型弥漫性胶质瘤机器学习分类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：CN120125881B 。

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：202510175050.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于影像特征的成人型弥漫性胶质瘤机器学习分类系统是由樊星;乔慧;张伟;刘佳佳;师家伟;赵崇舜;陶晓蓉;江涛设计研发完成，并于2025-02-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于影像特征的成人型弥漫性胶质瘤机器学习分类系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于影像特征的成人型弥漫性胶质瘤机器学习分类系统，涉及医学影像技术领域，其技术方案要点是：所述系统是基于医学核磁共振成像基础序列影像特征实现的，所述MRI基础序列包括横轴位T1加权像和横轴位T2加权像，所述系统包括：感兴趣区绘制模块、图像预处理模块、特征提取模块、特征数据处理模块、模型训练模块、模型效果评测模块。该系统在2021版WHO分类指南的框架下，实现基于影像组学特征对成人型弥漫性胶质瘤的分类。

本发明授权基于影像特征的成人型弥漫性胶质瘤机器学习分类系统在权利要求书中公布了：1.基于影像特征的成人型弥漫性胶质瘤机器学习分类系统，其特征是：所述系统是基于医学核磁共振成像基础序列影像特征实现的，所述医学核磁共振成像基础序列包括横轴位T1加权像和横轴位T2加权像，所述系统包括：感兴趣区绘制模块、图像预处理模块、特征提取模块、特征数据处理模块、模型训练模块、模型效果评测模块； 所述特征提取模块实施时具体情况如下： 从所有原始的图像和生成的派生图像集中提取包括几何特征和纹理特征在内的放射组学特征； 其中包括一阶统计特征18个，通过统计指标描述ROI内体素强度的分布； 几何特征14个，描述ROI的三维形状和大小，仅从原始图像及其对应的掩膜中计算； 纹理特征68个，通过以下矩阵来表征体素强度的模式或空间分布：灰度共生矩阵，灰度尺寸区矩阵，灰度游程长度矩阵，灰度依赖矩阵； 最终，从每个患者个体的MRI基础序列T1、T2共提取生成1906个放射组学特征； 所述特征数据处理模块对特征提取得到的特征数据集做处理，处理步骤具体如下： 1平衡训练样本：使用合成少数类过采样技术在少数类样本之间的特征空间中插值，生成新的少数类样本，提高模型对少数类的识别能力，同时避免过拟合问题； 2训练集数据标准化：使用Z-score标准化方法，将数据转换为均值为0、标准差为1的标准正态分布； 3特征选择：特征选择使用随机森林分类器在1906特征中筛选出贡献排名前10％的190个特征，并进行之后的建模分析； 所述感兴趣区绘制模块具体实施时包括如下步骤： 1所有原始的横轴位T1加权像序列和横轴位T2加权像序列的医学数字成像与通讯的国际标准化文件格式数据均通过dcm2niix.exe脚本程序批量转换为更易于后续处理的神经影像格式； 2采用刚体变换方法，仅进行平移和旋转，将横轴位T1加权像序列配准至横轴位T2加权像序列，该步骤利用Python3.11.5中的SimpleITK开源库完成，确保同一患者的不同序列图像在几何上保持一致对齐； 3配准后，使用开源程序3DSlice在横轴位T2加权像序列上描绘ROI，同时参考横轴位T1加权像序列排除包含脑室的正常解剖结构，增加ROI绘制的准确性。

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