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龙图腾网获悉华中科技大学同济医学院附属同济医院申请的专利基于胰腺血管周围脂肪影像特征的术区炎症程度分级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：CN120747051B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202511176309.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于胰腺血管周围脂肪影像特征的术区炎症程度分级方法是由李震;李佳丽;胡学梅;王智博设计研发完成，并于2025-08-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于胰腺血管周围脂肪影像特征的术区炎症程度分级方法在说明书摘要公布了：本发明涉及医学影像组学分析技术领域，具体涉及基于胰腺血管周围脂肪影像特征的术区炎症程度分级方法，包括以下步骤：通过统计学方法确定用于胰腺术区炎症程度分级的临床危险因素；通过TotalSegmentator分割模型、nnUNet分割框架以及区域生长算法的结合，在预处理后的CT静脉期影像和静脉期影像中，分别分割出ROI1~6，并提取跨区域影像组学特征；通过多种机器学习算法，基于所述跨区域影像组学特征和临床危险因素，构建炎症程度分级模型。本发明在结合危险因素和影像组学特征构建的融合模型中，使用回顾性研究发现临床危险因素，同时临床危险因素和影像组学特征采用注意力机制拼接处理，保证融合模型的炎性轻重程度分级精度和效率。

本发明授权基于胰腺血管周围脂肪影像特征的术区炎症程度分级方法在权利要求书中公布了：1.一种基于胰腺血管周围脂肪影像特征的术区炎症程度分级方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过统计学方法确定用于胰腺术区炎症程度分级的临床危险因素； 通过TotalSegmentator分割模型、nnUNet分割框架以及区域生长算法的结合，在预处理后的CT静脉期影像和预处理后的CT动脉期影像中，分别分割出LPD术区结缔组织ROI1，胰周结缔组织ROI2，肝总动脉及其主要分支周围结缔组织ROI3，肠系膜上动脉周围结缔组织ROI4，SMV-PV轴周围结缔组织ROI5，SMV-PV轴右侧结缔组织ROI6； 在LPD术区结缔组织ROI1，胰周结缔组织ROI2，肝总动脉及其主要分支周围结缔组织ROI3，肠系膜上动脉周围结缔组织ROI4，SMV-PV轴周围结缔组织ROI5，SMV-PV轴右侧结缔组织ROI6上联合提取用于胰腺术区炎症程度分级的跨区域影像组学特征； 通过多种机器学习算法，基于所述跨区域影像组学特征和临床危险因素，构建用于胰腺术区炎症程度分级的炎症程度分级模型； 所述LPD术区结缔组织ROI1，胰周结缔组织ROI2，肝总动脉及其主要分支周围结缔组织ROI3，肠系膜上动脉周围结缔组织ROI4，SMV-PV轴周围结缔组织ROI5，SMV-PV轴右侧结缔组织ROI6的分割方法包括： 对CT静脉期影像以窗宽窗位调整和非线性滤波处理方式进行预处理； 在预处理后的CT静脉期影像上，通过TotalSegmentator分割模型分割出LPD术中重要解剖结构确定出包含胰腺、SMV-PV轴、腹腔干、肝总动脉及其主要分支结构的剪裁框； 在剪裁框内的CT静脉期影像上，通过nnUNet分割框架对腹部内脏脂肪进行局部分割； 在预处理后的CT静脉期影像上，通过nnUnet分割框架对腹部内脏脂肪进行全局分割； 将腹部内脏脂肪的局部分割结果与腹部内脏脂肪的全局分割结果进行空间配准以及掩膜运算，得到所述LPD术区结缔组织ROI1； 在预处理后的CT静脉期影像上，通过TotalSegmentator分割模型对胰腺整体轮廓进行分割； 以胰腺整体轮廓为基准，向周围三维空间均匀扩展10mm，生成胰周结缔组织ROI2； 通过将CT值范围设定为-150HU至60HU，优化胰周结缔组织ROI2的表征； 在预处理后的CT动脉期影像上，人工确定下边界，以第12胸椎下缘为上边界，根据胰腺整体轮廓确定左右及前后边界，构建出包含肝总动脉及其主要分支、肠系膜上动脉的立方体感兴趣区域，其中，肝总动脉的主要分支包括肝固有动脉和胃十二指肠动脉起始段； 将立方体感兴趣区域内的椎体、胰腺及主动脉像素值设置为零，利用CT图像中血管的高密度特性，采用区域生长算法从腹主动脉起始处追踪动脉组织； 其中，区域生长算法首先识别出腹主动脉前壁发出的第一个主要分支：腹腔干，接着识别腹腔干右侧分支：肝总动脉、胃十二指肠动脉起始段和肝固有动脉起始段； 然后，区域生长算法在腹腔干下方1～2cm处，识别出腹主动脉发出的第二个主要分支：肠系膜上动脉； 将肝总动脉、胃十二指肠动脉起始段和肝固有动脉起始段、肠系膜上动脉以扩展半径10mm进行三维各向同性扩展，获得肝总动脉、胃十二指肠动脉起始段和肝固有动脉起始段周围结缔组织ROI3以及肠系膜上动脉周围结缔组织ROI4； 在预处理的CT静脉期影像上，以第3腰椎上缘为下边界、门静脉分叉处为上边界，构建包含静脉、门静脉、脾静脉的初始三维感兴趣区域； 将初始三维感兴趣区域中椎体、胰腺及肠系膜上静脉、门静脉、脾静脉的像素值设置为零，利用血管组织在CT静脉期影像中的高密度特性，采用区域生长算法从门静脉分叉处开始进行静脉组织追踪，识别出肠系膜上静脉、门静脉和脾静脉； 在CT静脉期影像中轴线左侧300像素处剪除脾静脉区域，获得SMV-PV轴； 将SMV-PV轴以扩展半径10mm进行三维各向同性扩展，获得SMV-PV轴周围结缔组织ROI5； 将SMV-PV轴为中心，使用区域生长算法以生长半径5mm识别SMV-PV轴的右半侧获得SMV-PV轴右侧结缔组织ROI6。

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