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龙图腾网恭喜中南大学申请的专利一种基于深度影像组学的肺腺癌Ki67表达水平无创检测方法及装置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：CN114066882B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202111523577.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于深度影像组学的肺腺癌Ki67表达水平无创检测方法及装置是由热合麦提江·艾来提;李欣宇;成建宏;王建新设计研发完成，并于2021-12-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度影像组学的肺腺癌Ki67表达水平无创检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度影像组学的肺腺癌Ki67表达水平无创检测方法及装置，现提出如下方案，其包括以下步骤：S1：数据预处理：获得肺腺癌患者的基本临床信息和CT图像；S2：提取CT图像的深度学习特征：从CT图像中提取深度影像组学特征，将感兴趣区域反馈到网络中，以有监督的方式自适应学习潜在特征；S3：提取影像组学特征：采用手工制作的放射学签名方法HCR从肿瘤图像中提取影像组学特征；S4：使用多源特征融合的影像特征构建预测模型：融合深度学习特征、手工制作的影像组学特征和临床特征，通过使用三个FC层进行连接和融合，softmax函数将输出Ki67状态的概率。本发明能够无创检测肺腺癌中Ki67的状态，辅助临床医师对肺腺癌患者进行临床决策。

本发明授权一种基于深度影像组学的肺腺癌Ki67表达水平无创检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度影像组学的肺腺癌Ki67表达水平无创检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：数据预处理：获得肺腺癌患者的基本临床信息和CT图像；S2：提取CT图像的深度学习特征：从CT图像中提取深度影像组学特征，将感兴趣区域反馈到网络中，以有监督的方式自适应学习潜在特征；S3：提取影像组学特征：采用手工制作的放射学签名方法HCR从肿瘤图像中提取影像组学特征，包括一阶特征、形状特征、灰度共生矩阵特征、灰度运行长度矩阵特征、灰度大小区域矩阵特征、相邻灰度差分矩阵特征和灰度相关矩阵；S4：使用多源特征融合的影像特征构建预测模型：融合深度学习特征、手工制作的影像组学特征和临床特征，通过使用三个FC层进行连接和融合，softmax函数将输出Ki67状态的概率。

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