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龙图腾网获悉西安大兴医院申请的专利基于人工智能的肺结节检出模型的训练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：CN121053124B 。

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：202511586879.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于人工智能的肺结节检出模型的训练系统是由罗立峰;王骋;刘小刚;董双峰;卢乐溢;刘一;鲁贵宏;王佳乐;耿纪刚设计研发完成，并于2025-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的肺结节检出模型的训练系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像特征识别技术领域，具体涉及一种基于人工智能的肺结节检出模型的训练系统。该系统将两张不同时期检测的图像对齐之后利用CT密度差异进行对比分析，提取疑似病变区域，从肺泡特征、血管特征以及病变特征中筛选出准确的肺部结节区域。根据肺部结节区域在两次检查中的形态变化可判断出准确的结节变化状态，在对比图像中标注出丰富有效的信息。本发明基于标注后的图像即可训练神经网络，使得神经网络能够通过对比不同次检查的肺部CT图像，准确识别出肺部CT图像中的结节区域及其生长状态。

本发明授权基于人工智能的肺结节检出模型的训练系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的肺结节检出模型的训练系统，其特征在于，所述系统包括： 肺部CT检测图像获取模块，用于获得患者肺部在复查的前一次CT检测下的初始图像，以及复查检测下的对比图像； 区域分析模块，用于将初始图像和对比图像对齐之后，根据两张图像上肺部区域相同位置之间的CT密度差异，筛选出对比图像中的疑似病变区域，以及初始图像中与疑似病变区域匹配的初始区域； 结节识别模块，用于根据疑似病变区域与初始区域之间的面积变化以及CT密度变化获得疑似病变区域的肺泡特征；根据疑似病变区域中的血管骨架以及边缘清晰度获得疑似病变区域的血管特征；根据疑似病变区域的CT密度的分布不均匀性获得疑似病变区域的病变特征；根据肺泡特征、血管特征和病变特征筛选出肺部结节区域； 信息标注模块，用于根据肺部结节区域与匹配的初始区域之间的CT密度差异和面积差异、以及肺部结节区域的边缘毛刺程度判断结节变化状态，并标注至对比图像并用于模型训练； 所述筛选出对比图像中的疑似病变区域，包括： 利用像素点的CT密度值大小提取出对比图像以及初始图像中的肺部区域；将对比图像和初始图像之间的肺部区域进行对比，获得相同位置下的像素点之间的CT密度差异，将CT密度差异进行统计学显著性检验，获得对比图像中的肺部曲线中每个像素点的显著值；将显著值满足预设数值条件的连续像素点构成的区域作为对比图像中的疑似病变区域； 所述初始区域的匹配方法包括： 在初始图像中，基于每个像素点的CT密度对像素点进行聚类，获得多个聚类区域；对于对比图像中的每个疑似病变区域，将疑似病变区域映射至初始图像中，获得映射区域，选择映射区域重叠最大的聚类区域作为疑似病变区域匹配的初始区域。

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