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龙图腾网恭喜天津市肿瘤医院(天津医科大学肿瘤医院)申请的专利基于深度学习的肺部肿瘤浸润性影像识别方法及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：CN119919680B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202510413368.9，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权基于深度学习的肺部肿瘤浸润性影像识别方法及系统是由张连民;张真发;张朋朋;周广尧;王毅杰设计研发完成，并于2025-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的肺部肿瘤浸润性影像识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的肺部肿瘤浸润性影像识别方法及系统，涉及肺部肿瘤浸润性识别技术领域，包括如下步骤：获取肺部肿瘤的医学影像，同时收集标注良好的样本影像；基于标注结果对肺部肿瘤进行区域分割，得到肿瘤区域；提取肿瘤区域的边缘特征、形态特征以及密度特征；基于样本影像的边缘特征、形态特征以及密度特征，对肺部肿瘤的浸润性识别进行深度学习；本发明用于解决现有的肺部肿瘤浸润性识别技术还存在过于依赖人工识别以及提取的肿瘤特征特异性不足，导致对肺部肿瘤的浸润性识别结果不精准的问题。

本发明授权基于深度学习的肺部肿瘤浸润性影像识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的肺部肿瘤浸润性影像识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取肺部肿瘤的医学影像，同时收集标注良好的样本影像； 基于标注结果对肺部肿瘤进行区域分割，得到肿瘤区域； 提取肿瘤区域的边缘特征、形态特征以及密度特征；基于样本影像的肿瘤区域提取边缘特征； 基于样本影像的肿瘤区域提取边缘特征包括如下子步骤： 将样本影像中非肿瘤区域的区域标记为正常区域； 将肿瘤轮廓上的像素点标记为轮廓像素点，将轮廓像素点的灰度值标记为轮廓灰度值； 正常区域的像素点标记为正常像素点，将正常像素点的灰度值标记为正常灰度值； 获取与轮廓像素点相邻的正常像素点，标记为相邻像素点，将相邻像素点的正常灰度值标记为相邻灰度值； 针对任意轮廓像素点，计算轮廓灰度值与对应的相邻灰度值的差值，标记为边缘灰度差值，计算每一个轮廓像素点的边缘灰度差值，统计相同的边缘灰度差值的数量，标记为灰度差值数量； 以边缘灰度差值为X轴，灰度差值数量为Y轴构建直方图，标记为边缘特征，将边缘灰度差值以及对应的灰度差值数量录入边缘特征； 基于样本影像的边缘特征、形态特征以及密度特征，对肺部肿瘤的浸润性识别进行深度学习。

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天津市肿瘤医院(天津医科大学肿瘤医院)，其通讯地址为：300000 天津市河西区体院北环湖西路；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”。