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龙图腾网恭喜广州医科大学附属肿瘤医院(广州市癌症防治中心)申请的专利一种DR成像的方法和DR成像设备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：CN119074022B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202411475501.5，技术领域涉及：A61B6/00；该发明授权一种DR成像的方法和DR成像设备是由杨庭伟;富有仪;蔡宜江设计研发完成，并于2024-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种DR成像的方法和DR成像设备在说明书摘要公布了：本申请提供了一种DR成像的方法和DR成像设备，通过获取医学灰度图，对医学灰度图进行深度重构，得到显示深度图，获取病理决策值，根据病理决策值对显示深度图进行决策分截，得到病理特征图像集，对病理特征图像集进行成像维度转换，得到医学模识察觉矩阵，根据医学模识察觉矩阵确定医学察觉因子，进而得到特征聚积算子序列，根据特征聚积算子序列进行聚积算子截断估计，得到医学截断值，根据医学截断值和医学察觉因子对病理特征图像集进行察觉筛选，确定医学异常位点信息集，根据医学异常位点信息集，生成医用成像标记图，通过对医学异常位点进行标记，提高了DR成像的医学成像的病理区分度。

本发明授权一种DR成像的方法和DR成像设备在权利要求书中公布了：1.一种DR成像的方法，其特征在于，包括：获取病患扫描图像并滤波，得到医学灰度图；对所述医学灰度图进行深度重构，得到显示深度图，获取病理决策值，根据所述病理决策值对所述显示深度图进行决策分截，得到病理特征图像集；对所述病理特征图像集进行成像维度转换，得到医学模识察觉矩阵，根据所述医学模识察觉矩阵确定医学察觉因子；确定病理特征图像集中的各个病理特征区域图分别对应的特征聚积算子，得到特征聚积算子序列，根据所述特征聚积算子序列进行聚积算子截断估计，得到医学截断值；根据所述医学截断值和所述医学察觉因子对病理特征图像集进行察觉筛选，确定医学异常位点信息集；根据所述医学异常位点信息集，生成医用成像标记图；获取病理决策值具体包括：根据所述显示深度图确定医学像素属性值；获取显示深度图中的所有医学高频像素分量；获取显示深度图中的所有医学低频像素分量；根据医学高频像素分量、医学低频像素分量和医学像素属性值确定病理决策值；根据所述病理决策值对显示深度图进行决策分截，得到病理特征图像集具体包括：由所述病理决策值对显示深度图进行决策分截，得到多个医学边缘图像；对所有的医学边缘图像进行二值化处理，得到病理特征图像集；对所述病理特征图像集进行成像维度转换，得到医学模识察觉矩阵具体包括：获取病理特征图像集中的所有病理特征区域图；由所有的病理特征区域图确定医学特征矩阵；对医学特征矩阵进行降维处理，确定医学模识察觉矩阵；采用主成分分析法对医学特征矩阵进行降维处理，确定医学模识察觉矩阵；其中，病理决策值可根据下述公式确定： 其中，表示医学高频像素分量的加权平均值，表示医学低频像素分量的加权平均值，表示医学像素属性值，表示自然对数的底数的次幂；其中，所述医学模识察觉矩阵可根据下述公式确定： 其中，表示医学样本矩阵的转置矩阵，表示医学特征矩阵，表示医学模识察觉矩阵；其中，医学察觉因子通过下述公式确定： 其中，表示医学协方差矩阵的最大特征值，表示协方标定分量，表示医学像素属性值；其中，医学特征聚积算子序列中的第个病理特征区域图对应的医学特征聚积算子可根据下述公式确定： 其中，表示医学图像辨识系数，表示协方标定分量，表示医学像素属性值，表示医学图像异度值，为第个病理特征区域图的像素均值；其中，医学截断值可通过下述公式确定： 其中，表示所有病理特征区域图内的特征像素点总数，表示医学像素属性值，A为所述特征聚积算子序列的序列长度，为医学特征聚积算子序列中的第个病理特征区域图对应的医学特征聚积算子，为第个病理特征区域图中的像素点个数。

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广州医科大学附属肿瘤医院(广州市癌症防治中心)，其通讯地址为：510000 广东省广州市横枝岗路78号；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”。