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申请/专利权人：南通大学附属医院
摘要：本发明涉及图像分析技术领域，具体为AI辅助淋巴瘤早期变化分析方法及系统，包括以下步骤：根据患者医学影像，进行图像配准，校准差异时间点和差异类型的医学影像，识别早期淋巴瘤的特征变化，使用体素基模型将二维图像转换为三维模型，得到三维病变模型。本发明中，通过融合差异时间点和类型的医学影像到三维模型中，提升图像详细程度，强化对早期淋巴瘤病变特征的识别能力，通过细致记录细胞核形态变化并与三维数据结合，显著提升对病变微观结构的描绘精度，通过综合诊断视图中的微环境变量分析，增强对环境因素与病变关系的理解，同时识别与疾病相关的细胞表面标记物，并结合生物标记物图像特征的分析，增强诊断的全面性和准确性。
主权项：1.AI辅助淋巴瘤早期变化分析方法，其特征在于，包括以下步骤：根据患者医学影像，进行图像配准，校准差异时间点和差异类型的医学影像，识别早期淋巴瘤的特征变化，使用体素基模型将二维图像转换为三维模型，得到三维病变模型；基于所述三维病变模型，进行细胞核形态识别，识别并记录细胞核的形状变化和大小变化，将变化数据与三维模型进行融合分析，提取细胞微结构特征，生成综合诊断视图；根据所述综合诊断视图，分析血管密度和免疫细胞分布，采用图像分析技术定量微环境变量，根据分析结果，通过深度学习分析环境因素与早期淋巴瘤病变的关联性，生成环境与病变关联分析结果；基于所述环境与病变关联分析结果，识别淋巴瘤早期诊断细胞表面标记物，提取与早期淋巴瘤相关联的生物标记物图像特征，结合所述综合诊断视图进行综合分析，得到早期淋巴瘤诊断结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南通大学附属医院 AI辅助淋巴瘤早期变化分析方法及系统
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