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龙图腾网获悉北京大学第一医院(北京大学第一临床医学院);北京赛迈特锐医疗科技有限公司申请的专利一种基于胸部CT预测肾上腺病变的方法、设备及程序产品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：CN119228765B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411354057.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于胸部CT预测肾上腺病变的方法、设备及程序产品是由张争;王鹤;王霄英;张虽虽;王祥鹏;刘江涛;王可欣;韩文聪设计研发完成，并于2024-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于胸部CT预测肾上腺病变的方法、设备及程序产品在说明书摘要公布了：本申请涉及智能医疗领域，具体涉及一种基于胸部CT预测肾上腺病变的方法、设备及程序产品。包括S1、获取胸部CT数据；S2、将所述胸部CT数据输至分割网络中进行分割得到感兴趣区域；S3、将所述感兴趣区域输至分类器中进行预测得到肾上腺正常或异常的预测结果。本申请能够通过胸部CT预测肾上腺的正常或异常，提供一种新的且便利的途径，具有很好临床价值。

本发明授权一种基于胸部CT预测肾上腺病变的方法、设备及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种基于胸部CT预测肾上腺病变的方法，其特征在于，包括： S1、获取低剂量胸部CT数据；判断肾上腺内是否存在密度和形态异常，肾上腺密度异常包括钙化、出血、囊肿、脂肪浸润；形态学异常包括肾上腺弥漫性肿大、多发结节或肿块； S2、将所述低剂量胸部CT数据输至分割网络中进行分割得到目标区域，基于所述目标区域进行区域扩充生成区域边界框，基于区域边界框进行分割得到感兴趣区域； 采用3DVNet三维分割网络，该网络由一个编码器和一个解码器组成，用于精确定位双侧肾上腺的位置，编码器执行N次下采样操作并输出每次下采样来构建特征图，N为大于1的自然数，之后通过跳跃连接在解码器中融合；解码器从变量中进行N次上采样，并将它们与前面的编码器特征图进行级联；三维分割网络训练过程为：获取胸部CT数据集及肾上腺体区域标签；将数据集和标签输至待训练的三维分割网络中进行训练得到区域识别结果；将区域识别结果与肾上腺体区域标签进行比对得到损失函数；基于损失函数优化三维分割网络，直至损失函数不变，得到三维分割网络； S3、将所述感兴趣区域输至分类器中进行预测得到肾上腺正常或异常的预测结果； 所述分类器通过预训练的深度学习网络进行预测，所述预训练的深度学习网络为Med3D深度学习网络，通过迁移学习，利用编码器的权重从图像中提取特征，保留编码器组件，并将网络的解码器反卷积部分替换为分类网络架构中的卷积层和全连接层，分类卷积层的结构如下：步幅为2的最大池化层；核大小为3的卷积层；步幅为2的最大池化层；核大小为3的第二个卷积层；分类网络的全连接层由128个神经元组成；其中，从三维分割网络中预测的肾上腺区域用作掩码来裁剪CT图像，产生肾上腺边界框，然后成为Med3D模型的输入。

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