西安交通大学医学院第一附属医院刘昳获国家专利权
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龙图腾网获悉西安交通大学医学院第一附属医院申请的专利一种非酒精脂肪肝的早期筛查模型训练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：CN120563523B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202511072279.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种非酒精脂肪肝的早期筛查模型训练方法是由刘昳;叶峰;叶清扬设计研发完成，并于2025-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种非酒精脂肪肝的早期筛查模型训练方法在说明书摘要公布了：本发明涉及肝脏图像处理技术领域，具体涉及一种非酒精脂肪肝的早期筛查模型训练方法。该方法通过像素区域的灰度值以及区域形状特征有效筛选出脂肪浸润区域并获得脂肪层显著度。在灰度直方图中进行处理，除最高峰之外分析每个峰作为纤维化峰的概率，最终判断出纤维化峰并获得纤维化显著度。通过这两个特征实现对肝部CT图像的自动标记。通过自动标记的肝部CT图像即可对非酒精脂肪肝早期筛查模型进行训练。本发明实施例识别肝部CT图像中的特征，通过自动化标记，方便非酒精脂肪肝早期筛查模型的训练，保证了训练的效率和模型的准确率。
本发明授权一种非酒精脂肪肝的早期筛查模型训练方法在权利要求书中公布了：1.一种非酒精脂肪肝的早期筛查模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获得早期非酒精脂肪肝的肝部CT图像； 获取肝部CT图像中的各个像素区域；根据每个像素区域的灰度值大小，以及区域形状特征获取每个像素区域的脂肪浸润概率；根据所述脂肪浸润概率筛选出脂肪浸润区域并获得肝部CT图像的脂肪层显著度； 在肝部CT图像中，获取除脂肪浸润区域之外的肝部区域的灰度直方图；对于灰度直方图中除最高峰之外的每个峰，根据每个峰相对于最高峰的峰值相似程度，以及灰度值距离，判断出纤维化峰；根据纤维化峰对应的像素区域的大小获得纤维化显著度； 根据脂肪层显著度和纤维化显著度对肝部CT图像进行标记；利用标记好的肝部CT图像训练非酒精脂肪肝早期筛查模型。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西安交通大学医学院第一附属医院，其通讯地址为：710061 陕西省西安市雁塔区雁塔西路277号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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