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龙图腾网获悉北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)申请的专利一种基于深度学习的宫颈癌近距离治疗中高危临床靶区及危及器官的自动勾画方法和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：CN120198387B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510270260.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于深度学习的宫颈癌近距离治疗中高危临床靶区及危及器官的自动勾画方法和系统是由张喜乐;江萍;时霁雪;曲昂;姜伟娟;邓秀文;王俊杰;李昭含设计研发完成，并于2025-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的宫颈癌近距离治疗中高危临床靶区及危及器官的自动勾画方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于深度学习的宫颈癌近距离治疗中高危临床靶区及危及器官的自动勾画方法和系统，应用于数据处理技术领域。本申请基于定位网络对宫颈癌患者的CT图像信息和MR图像信息进行处理，生成施源器的3D位置信息和形态信息、以及影像特征序列信息；基于定位网络对宫颈癌患者的CT图像信息进行分类处理，生成先验知识标签；基于分割网络对先验知识标签进行处理，生成施源器定位目标因子；基于分割网络对施源器定位目标因子、施源器的3D位置信息和形态信息以及影像特征序列信息进行处理，生成高危临床靶区及器官分割参数信息；对高危临床靶区及器官分割参数信息进行处理，生成宫颈癌近距离治疗的高危临床靶区及危及器官自动勾画结果。

本发明授权一种基于深度学习的宫颈癌近距离治疗中高危临床靶区及危及器官的自动勾画方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的宫颈癌近距离治疗中高危临床靶区及危及器官的自动勾画方法，其特征在于，包括： 获取宫颈癌患者的CT图像信息和MR图像信息、高危临床靶区及危及器官勾画需求信息、宫颈癌自动勾画模型，其中，宫颈癌自动勾画模型包括定位网络和分割网络； 基于定位网络对宫颈癌患者的CT图像信息和MR图像信息进行处理，生成施源器的3D位置信息和形态信息、以及影像特征序列信息； 基于定位网络对宫颈癌患者的CT图像信息进行分类处理，生成先验知识标签，包括基于定位网络对宫颈癌患者的CT图像进行分类处理，生成CT图像中不同的解剖结构信息和组织类型信息；获取与施源器相关的目标特征、高危临床靶区和危及器官相关的特征信息，与施源器相关的目标特征用于表征施源器在CT图像中的定位和形态信息，高危临床靶区和危及器官相关的特征信息用于表征高危临床靶区和危及器官这些区域自身的特征属性；基于与施源器相关的目标特征、高危临床靶区和危及器官相关的特征信息对CT图像中不同的解剖结构信息和组织类型信息进行处理，生成分类结果；对分类结果进行处理，生成先验知识标签； 基于分割网络对先验知识标签和高危临床靶区及器官勾画需求信息进行处理，生成施源器定位目标因子，包括基于分割网络对先验知识标签和高危临床靶区及危及器官勾画需求信息进行特征提取，通过波形层和池化层分别从不同角度和尺度提取施源器相关特征、高危临床靶区相关特征和危及器官相关特征，施源器相关特征包括施源器的位置与形态特征、施源器的材质与密度特征，高危临床靶区相关特征包括高危临床靶区的边界与范围特征、高危临床靶区的组织特性特征，危及器官相关特征包括危及器官位置与形态特征、危及器官与高危临床靶区的相对位置特征；对施源器相关特征、高危临床靶区相关特征和危及器官相关特征进行特征融合处理，生成施源器定位目标因子，施源器定位目标因子用于表征施源器定位与高危临床靶区、危及器官勾画之间的关系； 基于分割网络对施源器定位目标因子、施源器的3D位置信息和形态信息以及影像特征序列信息进行处理，生成高危临床靶区及器官分割参数信息； 对高危临床靶区及器官分割参数信息进行处理，生成宫颈癌近距离治疗的高危临床靶区及危及器官自动勾画结果。

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