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龍圖騰網(wǎng)恭喜四川省腫瘤醫(yī)院申請的專利基于多尺度圖像分析的腫瘤分區(qū)識別方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119478564B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-25發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510060008.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/764；該發(fā)明授權(quán)基于多尺度圖像分析的腫瘤分區(qū)識別方法及系統(tǒng)是由廖雄飛;袁柯;譚庭強(qiáng);王先良設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-01-15向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于多尺度圖像分析的腫瘤分區(qū)識別方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及醫(yī)學(xué)圖像分析技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于多尺度圖像分析的腫瘤分區(qū)識別方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：基于輸入的醫(yī)學(xué)腫瘤分區(qū)圖像，定義像素塊的灰度值分布范圍，按固定尺寸劃分像素塊組，對像素塊的鄰域灰度值進(jìn)行計(jì)算，通過像素塊群組灰度差值的累加，確定分布變化集合，生成多尺度灰度分布圖。本發(fā)明中，通過計(jì)算灰度值分布和像素塊群組灰度差值，增強(qiáng)腫瘤區(qū)域的圖像細(xì)節(jié)識別，提升腫瘤邊界解析能力，分析邊界區(qū)域紋理特征差異，量化灰度梯度差值和連接特性，提高幾何特性分析精度，結(jié)合空間幾何拓展數(shù)據(jù)和紋理特性，提升分區(qū)精度和圖像分析的準(zhǔn)確性，有效規(guī)避邊界模糊區(qū)域的誤識別，提供更精細(xì)的腫瘤異質(zhì)性研究依據(jù)。

本發(fā)明授權(quán)基于多尺度圖像分析的腫瘤分區(qū)識別方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.基于多尺度圖像分析的腫瘤分區(qū)識別方法，其特征在于，包括以下步驟：基于輸入的醫(yī)學(xué)腫瘤分區(qū)圖像，定義像素塊的灰度值分布范圍，按固定尺寸劃分像素塊組，對像素塊的鄰域灰度值進(jìn)行計(jì)算，通過像素塊群組灰度差值的累加，確定分布變化集合，生成多尺度灰度分布圖；基于所述多尺度灰度分布圖，提取像素塊的邊界區(qū)域，分析邊界區(qū)域的紋理特征差異，選取鄰域內(nèi)連接關(guān)系的區(qū)域，獲取邊界分布特性數(shù)據(jù)，對連接關(guān)系和灰度梯度差值進(jìn)行量化，針對邊界區(qū)域與連接特性進(jìn)行分析，生成邊界連接權(quán)重表；所述邊界分布特性數(shù)據(jù)包括邊界分布密度、邊界分布形態(tài)、邊界分布規(guī)律；基于所述邊界連接權(quán)重表，提取權(quán)重區(qū)域內(nèi)的幾何特性，分析邊界周長、面積和邊緣連續(xù)性，對幾何特性數(shù)值進(jìn)行對比，生成候選幾何特征矩陣，將所述候選幾何特征矩陣作為中心，分析鄰域的空間拓展特性，獲得空間幾何拓展數(shù)據(jù)；所述空間幾何拓展數(shù)據(jù)包括拓展區(qū)域紋理特性、候選區(qū)域幾何形態(tài)、邊界特征分布；基于所述空間幾何拓展數(shù)據(jù)，結(jié)合拓展區(qū)域和候選區(qū)域的紋理特性，分析邊界區(qū)域的特征分布，標(biāo)定每個(gè)分區(qū)的邊界線，提取腫瘤分區(qū)內(nèi)的像素塊，對像素塊的形狀和分布進(jìn)行特征統(tǒng)計(jì)，獲得腫瘤區(qū)域分區(qū)識別特征數(shù)值表。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人四川省腫瘤醫(yī)院，其通訊地址為：610000 四川省成都市人民南路4段55號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。