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龙图腾网获悉上海交通大学医学院附属新华医院申请的专利儿童腹部常见实体瘤活性影像评估方法装置和介质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：CN119251172B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202411317512.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权儿童腹部常见实体瘤活性影像评估方法装置和介质是由汪登斌;郑慧;李金凝;汪心韵;桂婷;曹子睿设计研发完成，并于2024-09-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本儿童腹部常见实体瘤活性影像评估方法装置和介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种儿童腹部常见实体瘤活性影像评估方法装置和介质，利用3D卷积神经网络模型，捕捉病灶在平扫及增强后静脉期图像上的变化信息，进行智能化剪影生成病灶在化疗后强化区域及强化程度，最后综合所有信息进行智能诊断、判断肿瘤活性，形成腹部实体瘤化疗后人工智能辅助活性评估方案；本发明利用了平扫及增强CT图像，通过肿瘤自动分割及配准减影图像计算，实现儿童肝母细胞瘤、肾母细胞瘤及神经母细胞瘤的自动强化程度量化评估，从而从多角度提取病灶特征，充分挖掘图像信息，可显著提高儿童腹部实体瘤化疗后活性判别的准确率和灵敏度。

本发明授权儿童腹部常见实体瘤活性影像评估方法装置和介质在权利要求书中公布了：1.一种儿童腹部常见实体瘤活性影像评估方法，其特征在于，包括： 确定肿瘤分割模型，其中，所述肿瘤分割模型为UNETR模型； 按照预设标准间距对输入图像进行重采样； 按照预设块尺寸对重采样后的数据进行块采样； 利用测试时间增强技术，对训练样本进行随机旋转和扩充； 使用训练集对所述肿瘤分割模型以经过医师标注肿瘤区域的分割标注结果为目标进行训练，得到训练后的肿瘤分割模型； 使用验证集对所述训练后的肿瘤分割模型进行验证和参数调优； 使用测试集评估所述训练后的肿瘤分割模型； 利用所述训练后的肿瘤分割模型对待分割图像进行分割，得到肿瘤分割结果，并对所述肿瘤分割结果进行可视化； 获取儿童CT图像，对所述儿童CT图像进行伪影去除； 对去除伪影后的儿童CT平扫图像和动脉期图像、静脉期图像进行配准； 将所述肿瘤分割结果中的肿瘤区域直接映射到经过配准变换后的平扫与动脉期图像上，分别计算动脉期、静脉期与平扫期的减影图像，得到肿瘤的动脉和静脉绝对强化值图像，将所述绝对强化值图像除以平扫期图像得到归一化强化图像； 利用所述绝对强化值图像和所述归一化强化图像进行强化程度评估； 其中： 所述对去除伪影后的儿童CT平扫图像和动脉期图像、静脉期图像进行配准包括： 利用所述肿瘤分割结果和腹部高密度骨进行辅助特征点配准，其中，配准评价标准采用通过互信息MI； 所述利用所述肿瘤分割结果和腹部高密度骨进行辅助特征点配准包括： 通过Z分数对去除伪影后的儿童CT平扫图像进行配准前的标准化； 通过Otsu自适应阈值分割方法进行高密度骨的分割，并通过闭运算进行空洞填充，分别对得到的肿瘤和高密度骨区域进行边缘点和角点提取，其中，所述边缘点通过Canny边缘检测算法进行边缘检测，并在边缘处等间距选点得到，所述角点通过Harris角点检测算法得到； 使用最近邻匹配算法找到所述去除伪影后的儿童CT平扫图像、所述动脉期图像和所述静脉期图像中对应的特征点对； 使用仿射变换进行配准，通过最小化匹配点对的均方误差来估计变换参数； 使用互信息和特征点匹配误差定义相似性度量； 通过梯度下降法最大化相似性度量； 进行迭代，直到所述相似性度量不再显著增加且特征点匹配误差小于预设值时停止迭代，配准完成。

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上海交通大学医学院附属新华医院，其通讯地址为：200092 上海市杨浦区控江路1665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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