北京凯普顿医药科技开发有限公司裴萌获国家专利权
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龙图腾网获悉北京凯普顿医药科技开发有限公司申请的专利基于深度学习的医学影像计算机辅助分析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：CN120807509B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202511300311.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于深度学习的医学影像计算机辅助分析方法是由裴萌;王鸿;马明;郭彦署设计研发完成，并于2025-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习的医学影像计算机辅助分析方法在说明书摘要公布了：本申请涉及人工智能领域，具体涉及一种基于深度学习的医学影像计算机辅助分析方法，旨在解决现有医学影像分析方法在处理高分辨率影像时效率低、微小病灶识别精度不足、模型泛化能力弱及多模态影像融合欠缺的问题。该方法通过构建轻量化多尺度特征提取网络以提升高分辨率影像处理效率，引入细粒度病灶识别模块以提高微小病灶的检测精度，采用自适应正则化策略增强模型泛化能力，并设计多模态深度融合机制以充分利用不同模态影像的互补信息。本申请能够实现更高效、更精确、泛化能力更强且能有效融合多模态信息的医学影像分析，进而推动深度学习在医学影像领域的临床应用。
本发明授权基于深度学习的医学影像计算机辅助分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的医学影像计算机辅助分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 接收待分析医学影像数据，所述医学影像数据包括单模态影像或多模态影像，并进行元数据解析与影像序列匹配； 对所述医学影像数据进行预处理操作，以消除原始数据中的噪声、伪影并统一影像格式与像素值； 通过构建轻量化多尺度特征提取网络，获取所述医学影像数据的深层语义信息与多尺度影像特征表示； 基于所述多尺度影像特征表示和预训练深度学习模型，通过细粒度病灶识别模块进行病灶识别或分割，在识别过程中采用自适应正则化策略增强模型泛化能力，并应用多模态深度融合机制以充分利用不同模态影像的互补信息，从而生成初步分析结果； 对所述初步分析结果进行后处理和结果评估，以输出包含量化指标、可视化内容以及结构化报告的最终计算机辅助分析报告。
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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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