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龙图腾网获悉华中科技大学同济医学院附属协和医院申请的专利一种基于多任务学习的胰腺癌病灶组织识别方法及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：CN120526132B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202511028515.7，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于多任务学习的胰腺癌病灶组织识别方法及系统是由吴林霞;郑传胜;陈磊;赵煌旋;韩萍设计研发完成，并于2025-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多任务学习的胰腺癌病灶组织识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及医学图像处理技术领域，具体涉及一种基于多任务学习的胰腺癌病灶组织识别方法及系统，包括以下步骤：获取包含胰腺肿瘤的CT影像；通过特征提取网络和区域建议网络，在所述CT影像中标记出胰腺肿瘤分割候选区域；通过基于多任务学习优化机制预建立的分割网络，在所述胰腺肿瘤分割候选区域内的CT影像上分割出肿瘤感兴趣区域以及肿瘤周围感兴趣区域。本发明实现肿瘤区域和肿瘤周围区域的同步分割，提升分割效率，并在训练分割网络中结合了多任务学习优化机制，在模型训练过程中动态化同步分割肿瘤区域和肿瘤周围区域这两个任务的训练优先级，维持训练二者任务的平衡性，为肿瘤区域和肿瘤周围区域分割的同步性提供保证。

本发明授权一种基于多任务学习的胰腺癌病灶组织识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多任务学习的胰腺癌病灶组织识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取包含胰腺肿瘤的CT影像； 通过特征提取网络和区域建议网络，在所述CT影像中标记出胰腺肿瘤分割候选区域； 通过基于多任务学习优化机制预建立的分割网络，在所述胰腺肿瘤分割候选区域内的CT影像上分割出肿瘤感兴趣区域以及肿瘤周围感兴趣区域； 所述胰腺肿瘤区域定位方法包括： 通过特征提取网络在所述CT影像中提取出影像特征； 通过区域建议网络利用所述影像特征在CT影像中生成候选区域，得到胰腺肿瘤分割候选区域； 所述特征提取网络的网络结构为： ； 式中，为所述影像特征，为MobileNet网络，为CT影像； 所述区域建议网络的结构为： ； 式中，为胰腺肿瘤分割候选区域，为所述影像特征，为区域建议网络； 所述分割网络的构建方法包括： 构建三组Unet网络结构，其中，第一组Unet网络结构用于在胰腺肿瘤分割候选区域内的CT影像中分割出肿瘤感兴趣区域以及肿瘤周围感兴趣区域，第二组Unet网络结构用于对肿瘤感兴趣区域进行修正，第三组Unet网络结构用于对肿瘤周围感兴趣区域进行修正； 结合多任务学习优化机制构建损失函数对三组Unet网络结构进行协同训练，并将训练完成的三组Unet网络结构作为所述分割网络； 其中，所述第一组Unet网络结构的分割式为：maskA,maskB=Unet1GCT-Box； 所述第二组Unet网络结构的分割式为： maskA_fixed=AddUnet2ConcatmaskA,GCT-Box,maskA； 所述第三组Unet网络结构的分割式为： maskB_fixed=AddUnet3ConcatmaskB,GCT-Box,maskB； 式中，maskA为第一组Unet网络结构分割出的肿瘤感兴趣区域，maskB为第一组Unet网络结构分割出的肿瘤周围感兴趣区域，GCT-Box为胰腺肿瘤分割候选区域内的CT影像，Unet1为第一组Unet网络结构，maskA_fixed为第二组Unet网络结构修正后的maskA，Unet2为第二组Unet网络结构，maskB_fixed为第三组Unet网络结构修正后的maskB，Unet3为第三组Unet网络结构，Concat为通道维度的合并运算符，Add为特征维度的合并运算符。

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