清华大学张学工获国家专利权
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龙图腾网获悉清华大学申请的专利基于平扫CT和深度学习的肝包虫病筛查方法及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：CN116309266B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202211531236.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于平扫CT和深度学习的肝包虫病筛查方法及系统是由张学工;卞海洋;王展设计研发完成，并于2022-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于平扫CT和深度学习的肝包虫病筛查方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于平扫CT和深度学习的肝包虫病筛查方法及系统，属于智能医疗技术领域，通过肝脏分割模型、肝包虫病灶识别模型结合肝包虫病筛查模型，实现了基于平扫CT即可实现肝包虫病识别，减少了患者因做增强CT而导致摄入更多射线辐射的风险，降低了患者因需要注射造影剂导致存在过敏的风险，临床适用性较强；能够在切片级识别、分类与分割的基础上，实现患者级的诊断，同时具备可解释性；结合了包虫病在临床诊治中的真实情况和包虫病的临床特性，识别准确率大大提高，此外可以对包含健康人在内的人群进行识别筛查，使用范围广。
本发明授权基于平扫CT和深度学习的肝包虫病筛查方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于平扫CT和深度学习的肝包虫病筛查方法，其特征在于，包括： 利用预训练的肝脏分割模型，对所获取的患者的包虫筛查平扫CT图像进行分割，获取分割后的肝脏区域的CT图像； 根据所述分割后的肝脏区域的CT图像，获取所述肝脏区域的CT图像的多张连续的水平剖面切片，将所述水平剖面切片输入预设的切片级肝包虫病灶识别模型； 基于所述切片级肝包虫病灶识别模型对所述CT图像切片进行特征提取获取切片特征图，进而根据所述切片特征图确定肝包虫病病灶的位置、病灶的切片级分割结果和切片上病灶的初始分类结果； 按照CT图像切片的解剖顺序，将所获得的切片特征图依次输入预设的患者级肝包虫病筛查模型，利用所述患者级肝包虫病筛查模型的序列模型和注意力机制筛查关键切片特征图，并基于注意力分数获取患者的概率级别的肝包虫病症类型以及切片预测序列的注意力图；输出所述病灶的切片级分割结果以及概率级别的肝包虫病症类型以及切片预测序列的注意力图。
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