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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利胰腺癌诊断方法、系统、介质、电子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：CN116416225B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202310278266.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权胰腺癌诊断方法、系统、介质、电子设备是由钱晓华;李欣越;郭睿设计研发完成，并于2023-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本胰腺癌诊断方法、系统、介质、电子设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种胰腺癌诊断方法、系统、介质、电子设备，所述方法包括以下步骤：获取腹部平扫CT图像；将所述腹部平扫CT图像中的胰腺区域划分为图像块，并提取所述图像块的图像块特征和预测概率值；基于不同病例区域的图像块特征和预测概率值分别构建对应的病例层面的图，所述不同病例区域包括非胰腺癌病例胰腺区域、胰腺癌病例肿瘤区域和胰腺癌病例非肿瘤区域；基于所述图训练用于胰腺癌预测的图神经网络，以基于训练好的图神经网络获取胰腺癌预测结果。本发明的胰腺癌诊断方法、系统、介质、电子设备仅基于平扫CT图像即可实现胰腺癌的智能早期诊断，准确度高，适用性强。

本发明授权胰腺癌诊断方法、系统、介质、电子设备在权利要求书中公布了：1.一种胰腺癌诊断方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤： 获取腹部平扫CT图像； 将所述腹部平扫CT图像中的胰腺区域划分为图像块，并提取所述图像块的图像块特征和预测概率值； 基于不同病例区域的图像块特征和预测概率值分别构建对应的病例层面的图，所述不同病例区域包括非胰腺癌病例胰腺区域、胰腺癌病例肿瘤区域和胰腺癌病例非肿瘤区域； 基于所述图训练用于胰腺癌预测的图神经网络，以基于训练好的图神经网络获取胰腺癌预测结果； 提取所述图像块的图像块特征和预测概率值包括以下步骤： 训练卷积神经网络，所述卷积神经网络用于提取图像块的图像块特征和概率值； 将所述图像块输入训练好的卷积神经网络，获取所述图像块对应的图像块特征和概率值； 基于不同病例区域的图像块特征和预测概率值分别构建对应的病例层面的图包括以下步骤： 针对每个病例区域，将对应的图像块特征和预测概率值拼接构成所述病例层面的图的节点特征矩阵； 计算对应的图像块两两之间的空间聚集性度量和纹理相似性度量，将所述空间聚集性度量和所述纹理相似性度量组合起来构建所述病例层面的图的邻接矩阵。

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