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龙图腾网获悉上海大学申请的专利基于双通道卷积神经网络的癌症化疗疗效早期预测方法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：CN114187251B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202111470592.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于双通道卷积神经网络的癌症化疗疗效早期预测方法是由谢江;史华婵;宋祥帅设计研发完成，并于2021-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双通道卷积神经网络的癌症化疗疗效早期预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双通道卷积神经网络的癌症化疗疗效早期预测方法，将化疗前的图像数据和第一阶段化疗后的图像数据分别输入两个通道进行逐层卷积运算，两个通道之间进行特征融合，两个通道最后一层输出的特征进行加权融合得到输出结果，每个通道各有9个卷积层，进行四次特征融合和三次池化。本发明虑了不同化疗阶段数据间的联系性，能够有效地利用数据间的联系特征，此外本发明添加了通道权重分析策略，通过引入先验知识引导模型进行训练，较为充分地考虑了不同化疗阶段数据的联系性，只利用第一阶段新辅助化疗的超声影像数据即可完成预测任务，且精度高速度快。

本发明授权基于双通道卷积神经网络的癌症化疗疗效早期预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双通道卷积神经网络的癌症化疗疗效早期预测方法，其特征在于：将化疗前的图像数据和第一阶段化疗后的图像数据分别输入两个通道进行逐层卷积运算，两个通道之间进行特征融合，两个通道最后一层输出的特征进行加权融合得到输出结果，具体步骤包括： A.视频切帧操作：针对新辅助化疗超声视频进行切帧处理，选取形态各异、边界清晰的某些帧图像进行配套处理，包括： A1视频切帧操作，在该操作中将一定时间长度的视频按照固定的帧间隔进行切割，切割成数量不定的M张超声图像，而后挑选其中病灶形态各异、边界清晰的超声图像N张作为该阶段样本数据； A2帧图像配套处理：依据两个化疗阶段的2N张帧图像数据，从化疗前数据中的N1集合中选取一张图像，再从一阶段化疗后数据的N2集合中再随机选取一张超声图像，使之进行配套，作为一组输入进行下一步操作，配套数据拥有同一类标签，即病理完全缓解和未完全缓解； B.数据预处理：针对配套帧超声图像数据进行超声图像的ROI选取裁剪；然后对ROI区域进行灰度化，将三通道彩色图像灰度化；最后利用中值滤波的方法对灰度化的图像进行降噪处理； C.数据计算：结合通道分支网络间的特征共享策略与权重分析策略建立预测新辅助化疗疗效的双通道神经网络，将配套的图像数据输入神经网络。

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