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龙图腾网获悉科大讯飞华南人工智能研究院(广州)有限公司申请的专利一种肺部CT图像的关联性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：CN119313921B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202411345409.7，技术领域涉及：G06V10/74；该发明授权一种肺部CT图像的关联性分析方法是由王啸天;杜轶锋;周国华;曾文君;张俊豪;曾东超设计研发完成，并于2024-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种肺部CT图像的关联性分析方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种肺部CT图像的关联性分析方法，包括：获取肺部多模态图像，包括计算机断层扫描图像和正电子发射断层扫描图像，根据不同模态的成像原理和图像特性，对原始图像进行去噪、增强和标准化预处理；从配准后的多模态图像中提取肺部病灶感兴趣区域，对病灶进行勾画分割，并定量分析病灶的体积、形状几何形态特征；基于疗效结果，分析影像组学特征与患者预后的相关性，估计不同特征表现下的复发转移风险和生存期，结合影像特征与临床指标，构建疗效预测模型，对患者预后进行长期个体化评估。

本发明授权一种肺部CT图像的关联性分析方法在权利要求书中公布了：1.一种肺部CT图像的关联性分析方法，其特征在于，所述方法包括： 获取肺部多模态图像，包括计算机断层扫描图像和正电子发射断层扫描图像，根据不同模态的成像原理和图像特性，对原始图像进行去噪、增强和标准化预处理； 针对预处理后的多模态图像，利用不同模态间的互补信息，通过最大化图像间的互信息来优化配准参数，根据配准后图像中器官组织解剖结构的重合度，定量评估多模态图像配准的精度； 从配准后的多模态图像中提取肺部病灶感兴趣区域，对病灶进行勾画分割，并定量分析病灶的体积、形状几何形态特征； 针对分割得到的病灶区域，提取多尺度频域纹理特征，通过灰度共生矩阵、游程矩阵获取二阶统计纹理特征，包括对比度、相关性和熵，结合病灶形态特征，构建多模态影像组学特征向量； 对多模态影像组学特征向量进行降维处理，筛选出与疗效相关的关键特征子集，通过迭代优化L1范数正则化项来实现特征选择，结合交叉验证评估特征子集的区分性能，确定最优的特征组合； 基于最优的特征组合，获取患者治疗前后的连续多模态图像，对配准分割后的病灶区域进行定量测量，通过比较分析病灶体积、形态和纹理特征的动态变化，判断不同治疗方案在近期的疗效差异，若病灶体积显著缩小、形态趋于规则、纹理趋于均一，则表明疗效好； 基于疗效结果，分析影像组学特征与患者预后的相关性，估计不同特征表现下的复发转移风险和生存期，结合影像特征与临床指标，构建疗效预测模型，对患者预后进行长期个体化评估； 基于疗效预测模型，根据多中心临床数据，建立早期多模态影像组学表现与患者预后疗效的预测模型，通过特征重要性分析和挖掘影像特征与预后的内在关联模式，并据此对新患者的预后情况进行个体化预测。

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