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龍圖騰網(wǎng)恭喜電子科技大學(xué)申請(qǐng)的專利基于超聲圖像的乳腺癌新輔助治療療效預(yù)測方法獲國家發(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(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN118824478B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-04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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202411080089.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G16H30/20；該發(fā)明授權(quán)基于超聲圖像的乳腺癌新輔助治療療效預(yù)測方法是由鄧建華;張浩;吳靈雅;李雪蓮;馮正權(quán)設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-08-07向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于超聲圖像的乳腺癌新輔助治療療效預(yù)測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于超聲圖像的乳腺癌新輔助治療療效預(yù)測方法，涉及醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明在構(gòu)建數(shù)據(jù)集時(shí)的命名規(guī)則可以實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)集的有效管理和溯源，所采用的圖像裁剪方式可以使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在盡顯特征提取時(shí)獲取更多的信息。本發(fā)明所構(gòu)建的分類網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，特征提取部分基于空間和通道注意力模塊、卷積注意力模塊、深度可分離卷積實(shí)現(xiàn)了有效的對(duì)照特征提取，再將兩者展平拼接，然后經(jīng)dropout層直接利用卷積操作獲取分類網(wǎng)絡(luò)的輸出，患者的新輔助治療的療效概率，實(shí)現(xiàn)了輕量級(jí)的網(wǎng)絡(luò)特征提取和預(yù)測。本發(fā)明基于患者的多模態(tài)超聲數(shù)據(jù)，基于孿生網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建提取新輔助治療前和治療中的對(duì)照?qǐng)D像的圖像特征，基于提取的圖像特征預(yù)測患者的新輔助治療的療效概率，有效降低了當(dāng)前臨床過程中醫(yī)生主觀性較強(qiáng)以及醫(yī)學(xué)圖像質(zhì)量較低導(dǎo)致的新輔助治療過程中的誤判率。

本發(fā)明授權(quán)基于超聲圖像的乳腺癌新輔助治療療效預(yù)測方法在權(quán)利要求書中公布了：1.基于超聲圖像的乳腺癌新輔助治療療效預(yù)測方法，其特征在于，包括下列步驟：步驟1，基于患者在新輔助治療前和新輔助治療期間不同療程的超聲圖像構(gòu)建數(shù)據(jù)集，其中數(shù)據(jù)集中的超聲圖像數(shù)據(jù)包括同一患者的二維超聲圖像和超聲造影圖像；步驟2，基于孿生網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建用于新輔助治療療效預(yù)測的分類網(wǎng)絡(luò)；其中，分類網(wǎng)絡(luò)包括兩條網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相同的特征提取支路和一個(gè)分類器，一條特征提取支路用于提取患者新輔助治療前所對(duì)應(yīng)的超聲圖像的圖像特征；另一條特征提取支路用于提取患者在新輔助治療期間的超聲圖像的圖像特征；分類器用于對(duì)兩條特征提取支路輸出的特征圖進(jìn)行展平后拼接，再基于分類層輸出患者的新輔助治療的療效概率，該概率的值域?yàn)?-1之間的數(shù)，其值越小，表征患者擁有的療效越好；將數(shù)據(jù)集基于療程分為不同療程所對(duì)應(yīng)的子數(shù)據(jù)集，并基于每個(gè)子數(shù)據(jù)集的超聲圖像類型將子數(shù)據(jù)集劃分為第一子數(shù)據(jù)集和第二子數(shù)據(jù)集，分別對(duì)應(yīng)二維超聲圖像和超聲造影圖像；為每個(gè)療程分別設(shè)置一個(gè)分類網(wǎng)絡(luò)，基于療程所對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)集，按照從最后一個(gè)療程依次到首個(gè)療程的順序，在療程所對(duì)應(yīng)的第一、第二子數(shù)據(jù)集上分別訓(xùn)練分類網(wǎng)絡(luò)，從而得到每個(gè)療程的兩個(gè)分類模型；在訓(xùn)練時(shí)，第一個(gè)被訓(xùn)練的療程的分類網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)可隨機(jī)初始化，或沿用具有的預(yù)訓(xùn)練后的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)；下一個(gè)被訓(xùn)練的療程的分類網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)初始值為上一個(gè)療程的分類網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)；步驟3，獲取待預(yù)測患者的新輔助治療前和新輔助治療期間的超聲圖像對(duì)，該超聲圖像對(duì)包括基于二維超聲圖像的圖像對(duì)和基于超聲造影圖像的圖像對(duì)；對(duì)超聲圖像對(duì)進(jìn)行病灶檢測，提取病灶區(qū)域圖像并進(jìn)行圖像預(yù)處理以得到與分類模型的輸入相匹配的病灶圖像對(duì)；再將病灶圖像對(duì)輸入對(duì)應(yīng)療程對(duì)應(yīng)超聲圖像類型的分類模型，融合兩個(gè)分類模型輸出的療效概率，得到當(dāng)前待預(yù)測患者的新輔助治療療效預(yù)測結(jié)果。

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