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龙图腾网恭喜安徽省立医院(中国科学技术大学附属第一医院);中国科学技术大学申请的专利一种肝癌转化治疗疗效评估的实现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：CN119672035B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202510204723.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种肝癌转化治疗疗效评估的实现方法是由蔡伟;徐一鸣;宋骐设计研发完成，并于2025-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种肝癌转化治疗疗效评估的实现方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种肝癌转化治疗疗效评估的实现方法，包括：在肝癌病人的计算机断层扫描CT图像中，以预先选择的差异显著的影像特征作为亚分类中判断欧氏距离的依据，采用无监督系统聚类的方式将所述CT图像作为无标签样本划分到各个亚类簇中，并为每个亚类簇定义一个标签；将所述无标签样本包含的各个样本及标签作为训练集，采用监督学习的方式训练获得随机森林模型。本发明的实现将无监督与有监督学习结合，先利用无监督系统聚类为无标签样本标注，再使用监督学习训练随机森林模型，从而有效提高了疗效评估预测的准确性和可解释性。

本发明授权一种肝癌转化治疗疗效评估的实现方法在权利要求书中公布了：1.一种肝癌转化治疗疗效评估的实现方法，其特征在于，包括：在肝癌病人的计算机断层扫描CT图像中，以基于显著影像特征预先选择的差异显著的影像特征作为亚类划分中判断欧氏距离的依据，采用无监督系统聚类的方式将所述CT图像作为无标签样本划分到各个亚类簇中；其中，所述显著影像特征的确定方式包括：采集并提取肝癌病人的CT图像中的手术成功率相关因素对应的影像特征，并采用卡方检验分析方式统计作为样本的所述影像特征的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度，再根据统计结果确定所述显著影像特征；且为以标准差衡量各影像特征的离散程度并选择所述差异显著的影像特征；所述影像特征包括肿瘤形状、纹理、密度分布、肝脏体积和灰度共生矩阵；为每个亚类簇定义一个标签，作为所述无标签样本包含的各个样本的标签值；其中，所述亚类包括手术成功的亚类和不可切除的亚类；其中，所述手术成功的亚类包括；成功率高和疗效适中两个亚类；所述不可切除的亚类包括：不能承受手术创伤、剩余肝体积不足和切除后疗效不佳三个亚类；将所述无标签样本包含的各个样本，以及为其确定的标签值作为训练集，采用监督学习的方式训练获得随机森林模型；所述随机森林模型用于预测评估未知类型的肝癌患者的肝癌转化治疗疗效。

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安徽省立医院(中国科学技术大学附属第一医院);中国科学技术大学，其通讯地址为：230002 安徽省合肥市庐阳区庐江路17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”。