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龙图腾网获悉四川大学华西医院申请的专利一种基于深度学习技术预测直径≤1cm肺结节良恶性的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：CN116051513B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202310062697.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于深度学习技术预测直径≤1cm肺结节良恶性的系统是由李为民;陈勃江;张瑞;石峰;隗英;周庆设计研发完成，并于2023-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习技术预测直径≤1cm肺结节良恶性的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技术预测直径≤1cm肺结节良恶性的系统，属于疾病诊断技术领域。本发明所述系统包括如下部分：特征提取模块，输入经过预处理的临床胸部CT图像，对输入的图像进行降采样和特征学习；预测模块，用于获得直径≤1cm肺结节的良恶性预测概率；输出模块，用于输出预测结果。本发明预测系统灵敏度高、特异性好、准确率高，可解决直径≤1cm肺结节良恶性难以判断的问题，对于肺癌早期诊断具有重要意义，具有良好的应用前景。

本发明授权一种基于深度学习技术预测直径≤1cm肺结节良恶性的系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习技术预测直径≤1cm肺结节良恶性的系统，其特征在于：所述系统包括如下部分： 特征提取模块，输入经过预处理的临床胸部CT图像，对输入的图像进行降采样和特征学习； 预测模块，用于获得直径≤1cm肺结节的良恶性预测概率； 输出模块，用于输出预测结果； 特征提取模块中，深度学习模型为基线全肺模型时，输入的图像为全肺图像；所述深度学习模型为基线结节切片模型时，输入的图像为结节切片图像；所述深度学习模型为基线结节模型时，输入的图像为结节图像；所述深度学习模型为随访结节模型时，输入的图像为基线结节图像和随访结节图像； 深度学习模型为基线全肺模型、基线结节切片模型或基线结节模型时，所述特征提取模块个数为1，由1个输入模块和4个降采样模块组成，所述特征提取模块用于提取全肺图像、结节切片图像或结节图像的特征；所述预测模块由1个全局平均池化层、1个全连接层和1个softmax激活函数层组成； 深度学习模型为随访结节模型时，所述特征提取模块个数为2，每个特征提取模块由1个输入模块和4个降采样模块组成，所述特征提取模块分别用于提取基线结节图像和随访结节图像的特征；所述预测模块由2个全局平均池化层、1个全连接层和1个softmax激活函数层组成，2个全局平均池化层数据通过特征通道级联依次输入全连接层和softmax激活函数层； 所述基线全肺模型中，网络输入包含全肺区域，其肺外背景强度设为0； 所述基线结节切片模型中，网络输入包含结节所在的几个CT层面，其肺外背景强度设为0； 所述基线结节模型中，网络输入包含两个通道图像，其中一个通道为包含结节的灰度图像；另一个通道为结节掩模图像，其中结节区域设置为1，结节外部背景设置为0； 所述随访结节模型中，分别对基线结节图像和随访结节图像提取特征，基线结节输入和随访结节输入均包含两个通道图像，其中一个通道为包含结节的灰度图像；另一个通道为结节掩模图像，其中结节的区域设置为1，结节外部的背景设置为0。

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