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龙图腾网获悉中国人民解放军海军军医大学第一附属医院申请的专利基于磁共振图像和病理全景扫描切片预测带有同源重组缺陷的前列腺癌患者的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：CN117095815B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202310893003.1，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权基于磁共振图像和病理全景扫描切片预测带有同源重组缺陷的前列腺癌患者的系统是由陈锐;王林辉;邓龙昕;塔娜;张倩雯;张文辉;朱焱;吴涵设计研发完成，并于2023-07-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于磁共振图像和病理全景扫描切片预测带有同源重组缺陷的前列腺癌患者的系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于磁共振图像和病理全景扫描切片预测带有同源重组缺陷的前列腺癌患者的系统，其包括：输入模块、质控模块以及多模态预测模块。输入模块收集患者的临床信息、病理全景扫描切片信息以及磁共振图像信息。质控模块对接收到的临床信息、病理信息以及MRI影像信息进行预处理。多模态预测模块将预处理后患者的完整三个模态的前列腺癌数据信息输入到风险预测模型，对其HRD状态进行预测。本发明通过利用机器学习和图像处理技术，通过数据扩充增强模型的预测效能，采用创新的数据预处理和特征提取策略，成功解决了多模态数据融合的问题，显著削减了HRD评估的经济负担，能够在更短的时间内提供结果，满足需要紧急治疗的前列腺癌患者的需求。

本发明授权基于磁共振图像和病理全景扫描切片预测带有同源重组缺陷的前列腺癌患者的系统在权利要求书中公布了：1.一种基于磁共振图像和病理全景扫描切片预测带有同源重组缺陷的前列腺癌患者的系统，其特征在于，包括：输入模块、质控模块以及多模态预测模块；所述输入模块用于收集患者的临床信息、病理全景扫描切片信息以及磁共振图像信息；所述质控模块包括临床信息质控子模块、病理全景扫描切片质控子模块以及磁共振图像质控子模块；其中，临床信息质控子模块用于对关键临床信息缺失超过一定比例的临床数据进行舍弃，并对临床数据进行有效性检查，并对完整且有效的临床数据进行运算；其中，病理全景扫描切片质控子模块包括病理切片全景扫描模块、图像质量评估模块，以及图像预处理模块；病理切片全景扫描模块用于将病人的切片进行扫描转化为具有40倍放大和1mm3分辨率的高清晰度数字化全景图像；图像质量评估模块用于自动检测并排除质量不佳的全景扫描病理切片图像；图像预处理模块用于将经过质量筛选的全景扫描病理切片图像进行数字化捕获，并采用全自动、半自动、纯人工的方式标记ROI；其中，磁共振图像质控子模块包括图像接收模块、图像质量评估模块，以及图像预处理和病变分割模块；图像接收模块用于接收DICOM格式的磁共振图像；图像质量评估模块用于自动检测并排除有质量缺陷的影像图像；图像预处理和病变分割模块用于将DICOM格式转为体积图像，即将原始的磁共振图像转换为带坐标的二维体积图像，并采用全自动、半自动、纯人工的方式标记ROI；所述多模态预测模块包括临床预测子模块，病理预测子模块、影像预测子模块、多模态融合模块和多模态输出模块；其中，临床预测子模块包括数据填充模块、临床特征HRD预测模块以及临床结果展示模块；所述数据填充模块用于填充患者数据的缺失值，使用平均值、中位数进行填充；临床特征HRD预测模块用于在预处理和特征工程的基础上，将处理后的临床信息输入到逻辑回归算法建立风险评估模型中，并计算出临床风险指数；临床结果展示模块用于接收基于临床得出的风险指数，并以百分比的形式输出展示；其中，病理预测子模块包括图块划分模块、数据增强和标准化模块、图块级别的HRD状态预测模块、病理全景扫描切片级别的HRD状态预测模块以及病理结果展示模块；图块划分模块用于处理数字化的全景扫描病理切片图像，并将其精细的划分成多个图块，并进一步筛选这些图块，仅保留与ROI重叠度超过80％的图块从而提高计算效率与准确性；数据增强和标准化模块用于对图块采用随机水平和垂直翻转的在线数据增强技术，并通过对RGB通道执行z-score标准化来对图像块进行标准化；图块级别的HRD状态预测模块用于采用使用ResNet50方法的预训练卷积神经网络对经过数据增强和标准化的图像块进行处理，为每个图块计算其HRD状态的概率；病理全景扫描切片级别的HRD状态预测模块用于接收图块级别的HRD状态概率作为输入，并采用图块可能性直方图和词袋模型策略来整合这些信息，生成病理全景扫描切片级别的特征向量，并采用LightGBM方法建立机器学习分类器模型，使用基于PLH和BoW方法生成的特征向量来预测整个病理全景扫描切片的HRD状态；病理结果展示模块用于接收病理全景扫描切片级别的HRD状态预测，以Grad-CAM图和病理报告的形式以直观的方式呈现给用户；其中，影像预测子模块包括影像标准化模块、特征提取模块、HRD风险预测模块以及影像结果展示模块；影像标准化模块用于首先通过强度截断和标准化子模块，将图像中的像素值进行排序，并截断强度值，使其落在0.5至99.5百分位数的范围内，然后通过空间标准化子模块，将图像重新采样到1mmx1mmx1mm的分辨率；特征提取模块用于使用PRAD-MRI-OMICS工具，从分割质控后的病变区域提取包括几何特征、强度特征、纹理特征的系统预测HRD所需的手工特征；HRD风险预测模块用于使用基于支持向量机方法建立机器学习模型，根据系统中已选择的特征来预测HRD风险，使用训练好的模型来为每个样本生成HRD风险评分；影像结果展示模块用于接收影像组学上的HRD状态预测，将HRD风险评分以百分数的形式输出；其中，多模态融合模块用于采用前融合、中融合和后融合策略整合临床结果展示模块、病理结果展示模块以及影像结果展示模块的输出，利用多模态融合技术，以得出前列腺癌的HRD状态的综合评估结果；其中，多模态输出模块用于对所有的结果做出汇总，总体预测HRD风险以百分数的形式输出，并将综合评估结果、临床、病理和影像的预测结果同时展示出来，并给予参考诊疗意见。

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