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龙图腾网获悉复旦大学附属中山医院申请的专利一种基于术前增强CT深度学习技术预测小肾癌侵袭性的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：CN119671969B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202411730581.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于术前增强CT深度学习技术预测小肾癌侵袭性的方法是由戴辰晨;王烁;周建军;熊鹰;杨志威设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于术前增强CT深度学习技术预测小肾癌侵袭性的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于术前增强CT深度学习技术预测小肾癌侵袭性的方法，步骤包括：步骤S1：训练数据集的收集与标注；步骤S2：多尺度特征聚合分割网络训练，利用标注好的CT增强图像训练SRCC‑Former网络；步骤S3：分割网络的部署与预测，将常规肾癌增强图像送入训练好的SRCC‑Former，获取侵袭性预测结果以及小肾癌病灶分割预测；步骤S4：输出模型结果。本发明利用术前增强CT图像，采用深度学习技术，提取量化组织特征，判断小肾癌是否具有侵袭性，为临床医生治疗方案的选择提供更多依据。该方法可以有效避免不必要的手术或消融治疗，减少治疗风险和医疗费用。

本发明授权一种基于术前增强CT深度学习技术预测小肾癌侵袭性的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于术前增强CT深度学习技术预测小肾癌侵袭性的方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1：训练数据集的收集与标注； 步骤S2：多尺度特征聚合分割网络训练，利用标注好的CT增强图像训练SRCC-Former网络， 所述SRCC-Former包括： 基于VisionTransformer的PVT编码器，其包含四层金字塔结构式编码层，用于提取不同知识粒度以及尺度的特征表达； 局部全局交互模块LGIM，其对于后三层编码特征分别并行执行1×1卷积、3×3卷积、5×5卷积及全局平均池化，以捕获局部纹理及全局上下文； High-low-level融合模块HLFM，其负责将相邻编码层特征进行聚合，以实现高级语义特征与低级语义特征的交互； 步骤S3：分割网络的部署与预测，将常规肾癌增强图像送入训练好的SRCC-Former网络，获取侵袭性预测结果以及小肾癌病灶分割预测； 步骤S4：输出模型结果， LGIM模块：LGIM模块负责将局部与全局信息进行交互学习，具体地，对于输入,={2,3,4}，将其沿着通道方向进行分离，得到4个子特征，对于每个子特征，用1x1，3x3以及5x5不同尺寸的卷积核捕获粒度不同的特征信息，其中，1x1的卷积模块感受野最小，提取最为局部的细粒度知识，为获取全局特征表征，采用GAP全局平均池化提取全局语义信息，而后，将得到的不同粒度特征再次沿特征通道方向进行级联，并送入1x1卷积模块以及一个GELU激活函数中进行激活，得到特征，设置了一个残差连接，将进行相加，得到最终的输出特征

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复旦大学附属中山医院，其通讯地址为：200032 上海市徐汇区枫林路180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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