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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利一种用于医学图像处理的系统、介质和计算机设备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：CN119295381B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411220782.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种用于医学图像处理的系统、介质和计算机设备是由吴国庆;郑远;余锦华;汪源源设计研发完成，并于2024-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于医学图像处理的系统、介质和计算机设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种用于医学图像处理的系统、介质和计算机设备，包括图像预处理模块、图卷积网络模块、卷积神经网络模块和多模态特征融合模块；图像预处理模块对第一图像的肿瘤核心区进行形态学操作得到第二图像；图卷积网络模块输出集合了肿瘤核心区和瘤周邻域区信息的第一特征向量；卷积神经网络模块进行卷积提取图像深层特征得到第二特征向量；第一特征向量和第二特征向量进行特征融合得到第一输出和第二输出，第一输出和第二输出通过多层感知机确定最终的肿瘤鉴别结果。本发明的系统通过对输入的乳腺超声图像进行图像处理，基于肿瘤核心区和瘤周邻域区的相关特征进行判断，实现对乳腺肿瘤的良恶性种类划分。

本发明授权一种用于医学图像处理的系统、介质和计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种用于医学图像处理的系统，其特征在于，所述系统包括图像预处理模块、图卷积网络模块、卷积神经网络模块和多模态特征融合模块； 所述图像预处理模块用于接收多个第一图像，所述第一图像的肿瘤核心区带有掩膜标记图像，通过对多个所述第一图像的所述肿瘤核心区进行形态学操作得到包括膨胀区域的多个第二图像，所述膨胀区域与所述肿瘤核心区的差集作为瘤周区域，将所述瘤周区域沿圆周方向均分为八个瘤周邻域区，对所述肿瘤核心区与各所述瘤周邻域区提取多个高通量影像组学特征； 所述图卷积网络模块对各所述瘤周邻域区和所述肿瘤核心区的图像的相关信息进行整合以获得各所述瘤周邻域区和所述肿瘤核心区之间的相关信息，输出集合了所述肿瘤核心区和所述瘤周邻域区信息的第一特征向量； 所述卷积神经网络模块用于对多个所述第二图像进行归一化处理得到统一的分辨率的多个第三图像，所述卷积神经网络模块包括三层瓶颈结构的卷积块，所述卷积神经网络模块对所述第三图像进行卷积提取图像深层特征得到第二特征向量； 所述多模态特征融合模块将所述第一特征向量和所述第二特征向量进行特征融合得到第一输出和第二输出，所述第一输出和所述第二输出分别通过多层感知机后相加再来确定最终的肿瘤鉴别结果。

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