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龙图腾网恭喜西门子医疗股份公司申请的专利用于标识后续医学图像中的病理变化的方法和系统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：CN112885453B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2024-09-20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：202011346976.6，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权用于标识后续医学图像中的病理变化的方法和系统是由热拉尔多·埃尔莫斯罗·巴拉德斯;斯文·科勒;克里斯蒂安·蒂特延;马蒂亚斯·沃尔夫设计研发完成，并于2020-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于标识后续医学图像中的病理变化的方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供了用于标识后续医学图像中的病理变化的方法和系统，该方法包括以下步骤：提供在第一时间示出患者的身体部位的参考图像数据；提供在随后的第二时间示出患者的身体部位的后续图像数据；使用至少一个图像配准来针对参考图像数据和后续图像数据生成一个或更多个变形场，所述一个或更多个变形场描述身体部位在参考图像数据与后续图像数据之间的解剖变形；使用一个或更多个变形场使参考图像数据和后续图像数据对准以生成共同对准图像数据；使用机器学习网络来分析共同对准图像数据以标识身体部位从参考图像数据到后续图像数据的病理变化，该机器学习网络被训练成识别共同对准图像数据中的病理相关变化。

本发明授权用于标识后续医学图像中的病理变化的方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种用于标识后续医学图像中的病理变化的计算机实现的方法，所述计算机实现的方法包括：提供在第一时间示出患者的身体部位的参考图像数据；提供在第二时间示出患者的身体部位的后续图像数据，所述第二时间在所述第一时间之后；使用至少一个图像配准针对所述参考图像数据和所述后续图像数据生成一个或更多个第一变形场，所述一个或更多个第一变形场描述所述身体部位在所述参考图像数据与所述后续图像数据之间的解剖变形；使用所述一个或更多个第一变形场使所述参考图像数据和所述后续图像数据对准，以生成共同对准图像数据；以及使用机器学习网络来分析所述共同对准图像数据，以标识病理变化，所述病理变化发生在所述第一时间与所述第二时间之间所述患者的所述身体部位中，并且所述机器学习网络被训练成标识所述共同对准图像数据中的病理变化。

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西门子医疗股份公司，其通讯地址为：德国福希海姆；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”。