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龙图腾网获悉珠海圣美生物诊断技术有限公司;珠海横琴圣澳云智科技有限公司申请的专利异常组织生长预测方法、装置、电子设备和存储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：CN118628448B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202410679182.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权异常组织生长预测方法、装置、电子设备和存储介质是由吕行;叶启志;邓明海设计研发完成，并于2024-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本异常组织生长预测方法、装置、电子设备和存储介质在说明书摘要公布了：本公开提供一种异常组织生长预测方法、装置、电子设备和存储介质，方法包括：获取异常组织生长预测模型；获取历史样本序列和目标生长时长，所述历史样本序列由对异常组织进行检查得到的M个历史样本按照检查时间先后顺序排列而成；执行时序特征提取操作；将历史样本序列的时序特征和添加噪声数据的第M个历史样本输入生成式模型，输出生长后影像噪声和生长后异常组织分割结果；基于预设去噪公式，利用添加噪声数据的第M个历史样本和生长后影像噪声，得到生长后影像预测结果。这样，将提取时间维度信息的循环神经网络嵌入至提取空间维度信息的生成式模型中，提升了模型的性能，使得对异常组织生长的预测结果更加精准。

本发明授权异常组织生长预测方法、装置、电子设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种异常组织生长预测方法，其特征在于，包括： 获取异常组织生长预测模型，所述异常组织生长预测模型包括时序特征提取网络和生成式模型，所述异常组织生长预测模型用于基于在不同时间对异常组织进行检查得到的检查影像和相应异常组织分割结果按照检查时间从早到晚的顺序组成的检查信息序列和希望预测多久以后的生长时长二者，预测相应生长时长后的影像噪声和异常组织分割结果，所述生成式模型为扩散模型，包括时序卷积神经网络和注意力提取网络； 获取历史样本序列和目标生长时长，所述历史样本序列由对异常组织进行检查得到的M个历史样本按照检查时间先后顺序排列而成，M为自然数，历史样本包括检查影像和相应异常组织分割结果； 执行以下时序特征提取操作：按照历史样本在所述历史样本序列中的排序，依次将所述M个历史样本以及相应历史样本与下个历史样本之间的检查时间间隔输入所述时序特征提取网络，输出所述历史样本序列的时序特征，其中，第M个历史样本与下个历史样本之间的检查时间间隔为所述目标生长时长； 将所述历史样本序列的时序特征和添加噪声数据的所述第M个历史样本输入所述生成式模型，输出生长后影像噪声和生长后异常组织分割结果； 基于预设去噪公式，利用所述添加噪声数据的所述第M个历史样本和所述生长后影像噪声，得到生长后影像预测结果。

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