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龙图腾网获悉南方医科大学珠江医院申请的专利IPA识别模型的构建方法、IPA识别方法、终端设备及存储介质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：CN121260425B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511832658.3，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权IPA识别模型的构建方法、IPA识别方法、终端设备及存储介质是由李文杰;吕庆文;张巍;王华;王玮;刘海琳;邹志武;黎俊灏;董冰茹;周佩雯设计研发完成，并于2025-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本IPA识别模型的构建方法、IPA识别方法、终端设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了IPA识别模型的构建方法、IPA识别方法、终端设备及存储介质，所述构建方法包括：采集的临床元数据和胸部CT影像样本构建训练样本集；并输入至预先构建的初始神经网络模型进行迭代训练；其中，特征提取层基于预设分割网络输出胸部CT影像样本的病灶区域预测结果以及对应的影像特征，并提取临床特征；特征融合层将接收的特征进行融合，输出初级融合特征；诊断推理层基于全连接层网络将加权后的初级融合特征映射为IPA患病预测概率，以IPA患病预测概率作为初始神经网络模型的输出，当分割损失函数和预设约束项均达到预设值结束训练，得到IPA识别模型。本发明可以提高对侵袭性肺曲霉菌病症识别的及时性和准确性。

本发明授权IPA识别模型的构建方法、IPA识别方法、终端设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.IPA识别模型的构建方法，其特征在于，包括： 将一名患者在预设时间长度内的临床元数据和胸部CT影像样本作为一个训练样本，以不同免疫亚型患者作为数据采集对象，基于采集的临床元数据和胸部CT影像样本构建训练样本集； 将所述训练样本集输入至预先构建的初始神经网络模型进行迭代训练；其中，所述初始神经网络模型包括特征提取层、特征融合层和诊断推理层； 在对所述初始神经网络进行迭代训练时，以每个训练样本中最新采集时刻的胸部CT影像样本为输入在所述特征提取层进行迭代训练，以使所述特征提取层基于预设分割网络输出胸部CT影像样本的病灶区域预测结果以及对应的影像特征，并根据胸部CT影像样本对应的临床元数据提取临床特征； 计算训练样本在所述预设时间长度内的影像时序特征和临床时序特征，以影像特征、临床特征和对应的影像时序特征、临床时序特征为输入，以使所述特征融合层将接收的特征进行融合，输出初级融合特征； 以所述初级融合特征为输入，以使所述诊断推理层基于全连接层网络将加权后的初级融合特征映射为IPA患病预测概率，以所述IPA患病预测概率作为所述初始神经网络模型的输出； 预先根据不同免疫亚型的病灶特征建立对应的分割损失函数，根据训练样本隶属的免疫亚型、对应的病灶区域预测结果和IPA患病预测概率计算分割损失函数，当所述分割损失函数和预设约束项均达到预设值结束训练，得到IPA识别模型； 所述预先根据不同免疫亚型的病灶特征建立对应的分割损失函数，根据训练样本隶属的免疫亚型、对应的病灶区域预测结果和IPA患病预测概率计算分割损失函数，当所述分割损失函数和预设约束项均达到预设值结束训练，得到IPA识别模型，具体包括： 预先建立基础损失函数；其中，所述基础损失函数的表达式为： ； 式中，为真实病灶区域掩码；为病灶预测区域掩码； 建立分割损失函数的晕轮征边缘梯度约束项，基于所述晕轮征边缘梯度约束项识别晕轮征与炎症；其中，所述晕轮征边缘梯度约束项的表达式为： ； 式中，为晕轮征边缘梯度约束值；为晕轮征区域面积；为晕轮征边缘像素的梯度值；Iinflamx,y为炎症区域边缘像素的梯度值； 根据所述基础损失函数和所述晕轮征边缘梯度约束项建立第一免疫亚型对应的第一分割损失函数；其中，所述第一分割损失函数的表达式为： ； 式中，为第一免疫亚型对应的第一分割损失函数；为基础损失函数； 根据所述基础损失函数和不同免疫亚型的病灶特征建立第二分割损失函数和第三分割损失函数；其中，所述第二分割损失函数的表达式为： ； 式中，为第二免疫亚型对应的第二分割损失函数；为出血区域面积； 为出血区域掩码；为IPA患病预测概率； 所述第三分割损失函数的表达式为： ； 式中：为第三免疫亚型对应的第三分割损失函数；为慢性空洞区域面积； 为空洞壁像素的局部二值模式值；为纹理权重，根据空洞壁像素的局部二值模式值进行取值； 当不同免疫亚型对应的分割损失函数和所述晕轮征边缘梯度约束项均达到预设值，结束迭代训练得到所述IPA识别模型。

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