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龙图腾网获悉江苏泰科医疗科技有限公司申请的专利一种基于AI的医学影像分析处理方法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：CN120298329B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202510348299.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于AI的医学影像分析处理方法是由周天军设计研发完成，并于2025-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI的医学影像分析处理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于AI的医学影像分析处理方法，涉及影像分析技术领域，从影像设备中收集患者的多模态医学影像数据，并对其进行预处理；融合预处理后的多模态医学影像数据，并提取生物组织特征，构建生物组织特征库，标记其中的异常生物组织特征；根据医学影像分析任务，结合标记后的生物组织特征库训练AI视觉检测模型，以识别并分类不同的异常生物组织；利用AI视觉检测模型自动检测影像中的异常生物组织区域。本发明通过AI技术能够对医学影像进行高精度分析，检测到微小的异常变化，且通过对影像特征的定量分析，可评估病变的严重程度，并预测疾病的发展趋势，能够在病变尚未引起明显症状时及时发现，降低疾病进展的风险。

本发明授权一种基于AI的医学影像分析处理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于AI的医学影像分析处理方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、从影像设备中收集患者的多模态医学影像数据，并对其进行预处理； 步骤二、融合预处理后的多模态医学影像数据，并提取生物组织特征，构建生物组织特征库，标记其中的异常生物组织特征； 步骤三、根据医学影像分析任务，结合标记后的生物组织特征库训练AI视觉检测模型，以识别并分类不同的异常生物组织； 步骤四、利用AI视觉检测模型自动检测影像中的异常生物组织区域，并对检测到的异常生物组织进行分割，得到其边界和范围，加载已经训练好的AI视觉检测模型，将待检测的医学影像数据输入到模型中，模型通过卷积层、池化层和全连接层结构自动提取影像特征，并对影像中的每个像素进行分类，判断其是否属于异常生物组织； AI视觉检测模型根据分类结果输出异常生物组织的分割掩码，并设置区分阈值，将概率图转换为二值掩码，从而明确区分异常组织和正常组织，将二值掩码中的值为1的区域表示为异常生物组织，值为0的区域表示为正常组织； 步骤五、基于分割结果和AI视觉检测模型的检测结果，分析异常生物组织区域的特征，判断是否存在病变，判断是否存在病变的过程包括： 从AI视觉检测模型输出的分割掩码中，解析出每个像素或区域的分类概率，并根据分割掩码，提取出异常生物组织的区域，分析获得的异常生物组织的边界坐标和范围，包括面积或体积、质心位置以及最大直径； 将形态学特征、纹理特征、强度特征和空间特征进行融合，形成全面的特征描述，并根据医学知识和临床经验，设定面积或体积、质心位置以及最大直径的病变判断标准； 将融合后的特征与病变判断标准进行比较，判断异常区域是否存在病变，若存在病变，进一步对病变进行分类，分别为良性、恶性或炎症； 所述病变判断标准，如下： 设定面积阈值AT和体积阈值VT，若面积AAT或体积VVT，则提示存在病变； 若质心位置随时间显著偏移，则提示病变存在动态变化，若纹理特征的GLCM对比度或强度特征的像素强度标准差显著偏离正常范围，则提示存在病变； 设定最大直径阈值DT，若DmaxDT，则提示存在病变； 步骤六、结合AI视觉检测模型的分析结果，判断存在的病变严重程度，进而针对性的输出建议措施，病变严重程度的判断过程包括： 结合设定的病变判断标准，分析存在病变行为的异常生物组织特征，并根据医学知识和临床经验，设定病变严重程度的分级标准，将病变严重程度分为轻度、中度和重度三个病变等级； 将识别出的存在病变行为的异常生物组织特征进行综合分析，计算病变严重性评价系数，量化病变的严重程度； 结合病变严重性评价系数和划分的病变等级，为各病变等级匹配相应的严重性阈值； 针对各严重程度的病变等级，输出相对应的建议措施； 病变严重性评价系数的表达式为： 式中，SS为病变严重性评价系数，A为异常组织的面积或体积，A0为面积或体积的基准值，表示为正常组织的最大面积或体积，Dmax为异常组织的最大直径，D为最大直径的基准值，表示为正常组织的最大直径，ΔC为质心位置的变化量，即为与前次检查相比的偏移量，α、β和γ是权重系数。

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