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龙图腾网获悉厦门智数联科技有限公司;厦门市杏林医院(厦门市传染病医院)申请的专利一种基于深度学习的子宫内膜癌的检测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：CN120748741B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511212574.X，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种基于深度学习的子宫内膜癌的检测方法和系统是由赵敏;曾靖凯;赵洁;林俊斌;翁苏湘设计研发完成，并于2025-08-28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子宫内膜癌的检测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的子宫内膜癌的检测方法和系统，涉及癌症检测技术领域，所述方法包括：获取初步调查数据；确定初步调查结果；确定是否需要进行组织病理检测；如果需要进行组织病理检测，则获取待测患者的宫腔镜引导活检数据，确定组织病理确诊结果；确定是否需要进行进一步检测；如果需要进行进一步检测，则获取待测患者的患者生理状态资料、医学影像资料和实验室检测资料；确定患者生理状态影响系数；通过已训练的肿瘤恶化时间预测模型对医学影像资料、实验室检测资料和患者生理状态影响系数进行处理，确定预测肿瘤恶化时间；确定子宫内膜癌危险系数；生成检测报告。根据本发明，可提高子宫内膜癌的检测结果的准确性。

本发明授权一种基于深度学习的子宫内膜癌的检测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子宫内膜癌的检测系统，其特征在于，包括： 初步数据模块，获取待测患者的初步调查数据； 初步结果模块，根据所述初步调查数据，确定初步调查结果； 病理检测模块，根据所述初步调查结果，确定是否需要进行组织病理检测； 病理结果模块，如果需要进行组织病理检测，则获取待测患者的宫腔镜引导活检数据，并根据所述宫腔镜引导活检数据，确定组织病理确诊结果； 深度检测模块，根据所述组织病理确诊结果，确定是否需要进行进一步检测； 详细资料模块，如果需要进行进一步检测，则获取待测患者的患者生理状态资料、医学影像资料和实验室检测资料； 影响系数模块，根据所述患者生理状态资料，确定患者生理状态影响系数； 预测时间模块，通过已训练的肿瘤恶化时间预测模型对所述医学影像资料、所述实验室检测资料和所述患者生理状态影响系数进行处理，确定预测肿瘤恶化时间； 危险系数模块，根据所述预测肿瘤恶化时间，确定子宫内膜癌危险系数； 检测报告模块，根据所述初步调查结果、所述组织病理确诊结果和所述子宫内膜癌危险系数，生成检测报告； 所述肿瘤恶化时间预测模型的训练步骤包括： S1，获取多个历史患者的历史患者生理状态资料、历史医学影像资料和历史实验室检测资料； S2，根据所述历史患者生理状态资料，确定历史患者生理状态影响系数； S3，根据所述历史医学影像资料，确定历史肌层浸润程度、历史ADC值和历史宫颈间质侵犯深度； S4，根据所述历史实验室检测资料，确定历史组织学类型危险等级和历史淋巴脉管间隙浸润识别结果； S5，通过肿瘤恶化时间预测模型对所述历史患者生理状态影响系数、所述历史肌层浸润程度、所述历史ADC值、所述历史宫颈间质侵犯深度、所述历史组织学类型危险等级和所述历史淋巴脉管间隙浸润识别结果进行处理，获取历史训练恶化时间； S6，获取多个历史患者的历史实际恶化时间； S7，根据所述历史患者生理状态影响系数、所述历史训练恶化时间、所述历史实际恶化时间、所述历史肌层浸润程度、所述历史ADC值、所述历史宫颈间质侵犯深度、所述历史组织学类型危险等级和所述历史淋巴脉管间隙浸润识别结果，确定肿瘤恶化时间预测模型的训练损失函数，包括： 根据公式确定肿瘤恶化时间预测模型的训练损失函数，其中，为第k个历史患者的历史训练恶化时间，为第k个历史患者的历史实际恶化时间，为第k个历史患者的历史ADC值，为预设ADC值阈值，为第k个历史患者的历史肌层浸润程度，为预设肌层浸润程度阈值，为第k个历史患者的历史宫颈间质侵犯深度，为预设历史宫颈间质侵犯深度阈值，为第k个历史患者的历史组织学类型危险等级，为预设组织学类型危险等级阈值，为第k个历史患者的历史淋巴脉管间隙浸润识别结果，，为第k个历史患者的历史患者生理状态影响系数，为预设患者生理状态影响系数阈值，K为历史患者的数量，k≤K，k和K均为正整数； S8，根据所述训练损失函数对肿瘤恶化时间预测模型进行训练，获得已训练的肿瘤恶化时间预测模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人厦门智数联科技有限公司;厦门市杏林医院(厦门市传染病医院)，其通讯地址为：361000 福建省厦门市火炬高新区软件园三期诚毅北大街50号508单元；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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