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[发明专利]一种基于Relief算法的乳腺肿瘤特征选择方法-CN201610325689.4在审
发明人：吕卫;李喆;褚晶辉 -专利权人：天津大学
申请日： 2016-05-17 - 公布日： 2016-10-12 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于Relief算法的乳腺肿瘤特征选择方法，包括两个部分：乳腺肿瘤特征提取模块和Relief特征选择模块，如下：乳腺肿瘤特征提取模块：该模块用于提取乳腺肿瘤特征，从乳腺肿瘤图像中提取可以描述肿瘤特征的数值量，将肿瘤特征分为三大类，为形态特征、纹理特征和小波特征；Relief特征选择模块：该模块用于进行特征选择，以获得良好的特征子集，从而提高分类性能与乳腺肿瘤诊断准确率，对于每一类纹理特征和小波特征，通过Relief特征选择算法进行特征选择，再分别同全部形态特征拼接融合，构成多个特征子空间，将所有得到的特征子集同全部形态特征拼接融合，从而完成整个乳腺肿瘤特征选择过程。
一种基于 relief 算法乳腺肿瘤特征选择方法

[发明专利]基于ctDNA片段化模式的肿瘤病灶的定位方法及装置-CN202310441315.9在审
发明人：崔品 -专利权人：深圳市睿法生物科技有限公司
申请日： 2023-04-19 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能技术领域，揭露了一种基于ctDNA片段化模式的肿瘤病灶的定位方法和装置，该方法包括：根据历史肿瘤图像的图像特征和背景数据生成历史肿瘤图像的融合特征，对融合特征进行特征分类和回归验证，得到标准特征；根据预设的变量权重生成对标准特征的特征矩阵；利用特征矩阵对构建的初始肿瘤分类模型进行模型训练，得到训练完成的肿瘤分类模型；获取目标肿瘤的目标数据，利用训练完成的癌症风险模型和目标数据生成目标肿瘤的肿瘤权值，根据预设的状态阈值和肿瘤权值确定目标肿瘤的肿瘤类别。本发明还提出一种基于ctDNA片段化模式的肿瘤病灶的定位装置。本发明可以提高基于ctDNA片段化模式的肿瘤病灶的定位的准确性。
基于 ctdna 片段模式肿瘤病灶定位方法装置

[发明专利]一种人体肿瘤三维虚拟模型的建立方法和装置-CN202110477974.9在审
发明人：黄昌正;陈曦;周言明 -专利权人：哈雷医用（广州）智能技术有限公司;幻境虚拟现实（广州）智能科技研究院有限公司;广州幻境科技有限公司
申请日： 2021-04-30 - 公布日： 2021-08-17 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种人体肿瘤三维虚拟模型的建立方法和装置。所述方法包括：获取肿瘤案例医学影像数据，并采用瘤案例医学影像数据建立肿瘤识别特征库，肿瘤识别特征库包括肿瘤病灶特征识别模型和肿瘤浸润特征识别模型，采集病变部位的多组医学影像，根据肿瘤识别特征库，从多组医学影像中确定符合肿瘤特征的医学影像，对符合肿瘤特征的医学影像进行信息标注，得到肿瘤信息标注医学影像，采用肿瘤信息标注医学影像建立肿瘤三维虚拟模型，从而实现肿瘤的自动识别，为医生节省了大量的阅片时间，提高工作效率，另外，还能通过三维虚拟模型呈现肿瘤的具体状况
一种人体肿瘤三维虚拟模型建立方法装置

[发明专利]基于肿瘤原型驱动与多专家集成的多模态MRI脑肿瘤分割方法-CN202310979259.4在审
发明人：张亚飞;李志远;李华锋;柴毅;陈伟庆 -专利权人：昆明理工大学;重庆大学
申请日： 2023-08-05 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明涉及基于肿瘤原型驱动与多专家集成的多模态MRI脑肿瘤分割方法，属于医学图像处理技术领域。本发明包括步骤：获取用于多模态MRI肿瘤分割模型的训练数据集；将不同模态的肿瘤图像输入肿瘤原型构建模块中，实现不同模态特征的相互传递，并根据信息交互后的特征来构建肿瘤原型；将获得信息完整的肿瘤原型特征传输到原型驱动的特征表示与融合模块中，增强每个模态中肿瘤区域的特征，并得到不同模态的融合特征；将不同模态的肿瘤图像拼接后输入多专家集成的关键信息整合模块中，实现不同深度层上的特征直接辅助肿瘤区域的识别与定位；构建解码网络，输出肿瘤的分割结果图本发明能辅助肿瘤区域的识别与定位，提升了分割性能。
基于肿瘤原型驱动专家集成多模态 mri 分割方法

[发明专利]肿瘤超声图像的分割方法、系统、设备及介质-CN202210772086.4在审
发明人：郭翌;刘程诚;汪源源;李小康;薛旦 -专利权人：复旦大学;上海纵贯智能科技有限公司
申请日： 2022-06-30 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供一种肿瘤超声图像的分割方法、系统、设备及介质，方法包括：接收图像数据集；所述图像数据集包括源于多个机构的图像数据；每一图像数据包括原始肿瘤超声图像及与之对应的分割标签；从图像数据集中随机选取另一原始肿瘤超声图像，基于另一原始肿瘤超声图像对图像数据集中的每一原始肿瘤超声图像进行增强，形成原始肿瘤超声图像的增强图像数据；从增强图像数据中提取出肿瘤区域初始特征和肿瘤边缘初始特征，将肿瘤区域初始特征和肿瘤边缘初始特征交织融合，以优化所述肿瘤区域初始特征和所述肿瘤边缘初始特征。本发明通过深度学习提取图像中肿瘤等病变区域的显著特征，并输出最终的分割结果，且能很好地适用于多中心小数据集的分割任务。
肿瘤超声图像分割方法系统设备介质

[发明专利]一种基于高光谱图像的良恶性肿瘤识别系统-CN202211455674.1在审
发明人：李玮;张振磊;雷晟暄;赵晗竹;张延冰;安皓源;赵宇航;田崇轩;宋峻林 -专利权人：山东大学
申请日： 2022-11-21 - 公布日： 2023-02-28 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于高光谱图像的良恶性肿瘤识别系统，涉及医学图像处理技术领域，该系统包括：特征提取模块，用于对获取的高光谱图像进行锐化处理，提取经锐化处理后高光谱图像的边缘特征图；特征融合模块，用于利用拉普拉斯金字塔图像融合算法对高光谱图像和边缘特征图进行不同频带特征的融合，得到肿瘤高光谱特征增强图；识别模块，用于将肿瘤高光谱特征增强图输入至预先训练的良恶性肿瘤识别模型中，输出得到肿瘤边界特征，根据肿瘤边界特征确定高光谱图像的肿瘤类别。通过该系统能够提取出更加丰富的肿瘤边缘信息，加强对于恶性肿瘤不明显情况下的肿瘤识别性能，从而提高良恶性肿瘤识别的准确率。
一种基于光谱图像恶性肿瘤识别系统

[发明专利]一种基于超声图像的智能化乳腺肿瘤辨别方法-CN202010693331.3在审
发明人：杜睿;张浩;施良;陈宝定;束薇薇;王安成 -专利权人：江苏大学附属医院
申请日： 2020-07-17 - 公布日： 2020-10-27 - 主分类号： G06K9/32 文献下载
摘要：本发明公开一种基于超声图像的智能化乳腺肿瘤辨别方法，包括：采集乳腺肿瘤超声图像并进行标记；选取感兴趣区域ROI，并将ROI进行剪切后保存为灰度图像，得到乳腺肿瘤的样本图像；基于乳腺肿瘤的样本图像，提取乳腺肿瘤的灰度纹理特征矩阵；对乳腺肿瘤的样本图像进行降噪处理，基于降噪处理后的乳腺肿瘤样本图像，提取乳腺肿瘤的形状特征矩阵；对乳腺肿瘤的灰度纹理特征矩阵、形状特征矩阵进行合并，得到乳腺肿瘤样本的特征矩阵；基于支持向量机SVM构建乳腺肿瘤识别模型并训练，通过训练好的乳腺肿瘤识别模型进行超声图像中的乳腺肿瘤类型的识别。本发明能够对超声图像中的肿瘤类型进行自动、准确地识别。
一种基于超声图像智能化乳腺肿瘤辨别方法

[发明专利]一种肿瘤消融疗效预测方法、装置、设备及计算机介质-CN202010363966.7在审
发明人：赵万明;周国义;姜文 -专利权人：深圳开立生物医疗科技股份有限公司
申请日： 2020-04-30 - 公布日： 2020-08-14 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种肿瘤消融疗效预测方法、装置、设备及计算机介质，包括：第一获取模块，用于获取包含肿瘤的超声图像；第一处理模块，用于对超声图像进行处理，得到肿瘤病灶实质图像；扩展模块，用于在超声图像中，对肿瘤病灶实质图像进行区域扩展，得到肿瘤病灶扩展图像；第二处理模块，用于对肿瘤病灶实质图像进行影像组学特征提取和筛选，得到目标影像组学特征；第二获取模块，用于获取除超声图像外、与肿瘤相关的参量特征；预测模块，用于基于肿瘤病灶扩展图像、目标影像组学特征、参量特征进行肿瘤消融疗效预测，得到肿瘤消融疗效预测结果。可以基于超声图像并辅以参量特征进行术前肿瘤消融疗效预测，局限性小。
一种肿瘤消融疗效预测方法装置设备计算机介质

[发明专利]一种肿瘤预后预测的方法和系统-CN201880002164.4有效
发明人：张道允;巩子英;孙永华;叶建伟;王伟 -专利权人：上海允英医疗科技有限公司
申请日： 2018-10-17 - 公布日： 2020-06-09 - 主分类号： C12Q1/6886 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种肿瘤预后预测系统。所述肿瘤预后预测系统包括获取模块和预测模块，所述获取模块用于获取肿瘤患者的特征信息，所述特征信息至少反映所述肿瘤患者的基因突变信息；所述预测模块用于基于所述肿瘤患者的特征信息，根据肿瘤预后预测模型，确定所述肿瘤患者的预后预测结果
一种肿瘤预后预测方法系统

[发明专利]一种肝脏肿瘤CT图像分割装置、系统及存储介质-CN202211421792.0在审
发明人：郑禄;朱祖桐;帖军;李子茂;谢莺;徐胜舟;夏梦;杨涵超 -专利权人：中南民族大学
申请日： 2022-11-14 - 公布日： 2023-02-24 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种肝脏肿瘤CT图像分割装置、系统及存储介质。本发明读取肝脏肿瘤CT图像，对所述肝脏肿瘤CT图像进行预处理，以获得目标肝脏肿瘤特征图像；通过预设基于压缩注意力的肝脏肿瘤分割模型对所述目标肝脏肿瘤特征图像进行分割，获取肝脏肿瘤分割图像，所述基于压缩注意力的肝脏肿瘤分割模型中嵌入有梯度中心化的优化器，所述优化器用于规范权重空间和输出特征空间，提高模型的泛化性能。相对于现有的肝脏肿瘤分割图像分割方式，本发明通过嵌入有梯度中心化优化器的基于压缩注意力的肝脏肿瘤分割模型对目标肿瘤特征图像进行分割，能学习到语义分割任务中更具代表性的特征，获取到分割准确率更高的肝脏肿瘤分割图像
一种肝脏肿瘤 ct 图像分割装置系统存储介质

[发明专利]一种基于机器学习的颅内原发恶性肿瘤识别方法-CN202211613838.9在审
发明人：牛晨;张宇辰;刘翔;梁宇霞;任雨寒;尚宇;王茂德 -专利权人：西安交通大学医学院第一附属医院
申请日： 2022-12-15 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于机器学习的颅内原发恶性肿瘤识别方法，包括以下步骤：对不同肿瘤的磁共振增强图像进行逐层分割处理，获得不同肿瘤的感兴趣区域；提取所述感兴趣区域的图像特征并进行筛选；构建初始肿瘤分类模型，基于筛选出的图像特征对所述初始肿瘤分类模型进行训练，获得目标肿瘤分类模型；基于所述目标肿瘤分类模型，对不同的肿瘤类型进行识别。本发明通过提取不同肿瘤类型的脑肿瘤结构特征及三维特征,对高维度特征进行初步筛选，能够提供肉眼难以捕捉获得的潜在病理生理学信息，提高了肿瘤类型识别的准确性。
一种基于机器学习颅内原发恶性肿瘤识别方法

[发明专利]循环肿瘤细胞的分类方法-CN202010807006.5在审
发明人：金炜翔;孙云帆;樊嘉;彭海翔;温冬;杨欣荣 -专利权人：骏实生物科技（上海）有限公司
申请日： 2020-08-12 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06V20/69 文献下载
摘要：本发明涉及一种循环肿瘤细胞的分类方法。具体涉及基于循环肿瘤细胞的形态的循环肿瘤细胞的分类方法。本发明的循环肿瘤细胞的分类方法包括以下步骤：获得临床循环肿瘤细胞样本的形态学特征；对所述形态学特征进行数据处理，获得表征循环肿瘤细胞形态的特征参数；将所述特征参数输入循环肿瘤细胞类型分类器中，进行聚类。
循环肿瘤细胞分类方法

[发明专利]基于影像特征数据的肿瘤预测方法-CN201810562730.9在审
发明人：张水兴;张斌;方进;张璐;莫笑开;陈秋颖 -专利权人：暨南大学附属第一医院（广州华侨医院）
申请日： 2018-06-04 - 公布日： 2018-11-20 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于影像特征数据的肿瘤预测方法，包括以下步骤：S1：参照肿瘤数据采集：对不同种类、不同程度的肿瘤患者的肿瘤影像数据和历史肿瘤数据进行采集；S2：建立参照肿瘤影像特征数据库和历史肿瘤数据库：将S1所述的肿瘤患者的肿瘤影像数据和历史肿瘤数据进行分类，建立参照肿瘤影像特征数据库和历史肿瘤数据库；S3：建立对比函数：根据S2所述的参照肿瘤影像特征数据库和历史肿瘤数据库并通过通过卡尔曼滤波器、有限元和神经网络算法建立用于对比的对比函数本发明通过采集肿瘤患者的肿瘤影像数据建立参照肿瘤影像特征数据库和历史肿瘤数据库，并进行分类建立对比函数模型，可以较准确的进行肿瘤的预测，并且通过观察受检者后期发病率能够很好的对对比函数模型进行修订，从而能够更好的对肿瘤进行预测
肿瘤影像肿瘤特征数据库肿瘤数据数据库函数模型影像特征肿瘤预测采集卡尔曼滤波器神经网络算法安全保障数据建立分类预测发病率修订观察

[发明专利]一种肿瘤特征提取装置-CN202111149031.X在审
发明人：吴贵锋 -专利权人：杭州海心智医信息科技有限公司
申请日： 2021-09-29 - 公布日： 2021-12-24 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种肿瘤特征提取装置，所述图像预处理模块电性输出连接目标区域获取模块，且所述目标区域获取模块分别电性输出连接频谱特征参数提取模块、肿瘤量化特征获取模块，所述肿瘤量化特征获取模块电性输出连接特征融合模块，且所述特征融合模块和频谱特征参数提取模块均电性输出连接特征识别分析模块，所述特征识别分析模块电性输出连接肿瘤识别确定模块，识别方法合理简单，识别准确度也明显提高，为肿瘤的诊疗提供更全面的数据支持，提取目标区域的纹理特征和形状特征，根据肿瘤类型分类和特征信息完成肿瘤类型和病情程度的识别确定，既可以减小识别工作量，又能提高识别准确率。
一种肿瘤特征提取装置

[发明专利]一种基于肿瘤病例随访的数据处理方法及系统-CN202311058447.X在审
发明人：郑良杰 -专利权人：乐陵市人民医院
申请日： 2023-08-22 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G16H50/70 文献下载
摘要：本发明涉及医疗信息处理技术领域，尤其涉及一种基于肿瘤病例随访的数据处理方法及系统，该方法包括以下步骤：从医院病例系统获取第一肿瘤病例随访数据；利用肿瘤检测医疗设备对患者进行医疗检测，获取最新肿瘤病例随访数据；利用矩阵分解法对第二肿瘤病例随访数据进行视觉投影，生成肿瘤信息特征矩阵投影图；利用随机森林算法对肿瘤特征矩阵投影图进行趋势预测分析；利用循环卷积算法对肿瘤病变趋势预测图进行膨胀卷积及多尺度采样；对肿瘤特征趋势预测模型进行时间序列绑定；对第二肿瘤病例随访数据及肿瘤特征趋势预测模型进行数据融合；将肿瘤随访加密数据上传至医院病例系统，本发明实现了对肿瘤病例随访数据的有序及高效处理。
一种基于肿瘤病例随访数据处理方法系统

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