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龙图腾网恭喜安徽医科大学;合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室);安徽医科大学第一附属医院;中国科学技术大学申请的专利基于深度学习的增强CT影像直肠癌分期辅助诊断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：CN114782307B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202210128818.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于深度学习的增强CT影像直肠癌分期辅助诊断系统是由邹兵兵;万寿红;王万勤;邱晨阳;张翰韬;刘宏武;毕军焱设计研发完成，并于2022-02-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的增强CT影像直肠癌分期辅助诊断系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度学习的增强CT影像直肠癌分期辅助诊断系统，包括增强CT影像输入模块、增强CT影像及标注数据库、图像预处理模块、直肠病变区域判别模块、病变淋巴识别模块、病灶特征提取模块、综合诊断模块、可视化模块。是一种辅助诊断装置，针对直肠增强CT影像数据结构复杂、难以分辨癌变区域及其分期的问题，研究增强CT影像直肠癌数据标注及数据集构建、基于自注意力深度学习模型的直肠癌病变区域判别、基于序列自适应特征融合的转移淋巴结识别，设计并实现直肠癌分期智能辅助诊断系统，并进行临床应用实验验证，提高直肠癌术前的全面数据采集精准效率。

本发明授权基于深度学习的增强CT影像直肠癌分期辅助诊断系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的增强CT影像直肠癌分期辅助诊断系统，其特征在于：包括增强CT影像输入模块、增强CT影像及标注数据库、图像预处理模块、直肠病变区域判别模块、病变淋巴识别模块、病灶特征提取模块、综合诊断模块、可视化模块；所述增强CT影像输入模块用于输入直肠增强CT影像；所述增强CT影像及标注数据库用于存储所述增强CT影像输入模块输入的直肠增强CT影像，增强CT直肠癌影像数据集及标注数据集合；所述图像预处理模块用于对所述增强CT影像进行降噪、图像增强处理；所述直肠病变区域判别模块的判别采用自注意力深度学习模型，利用自注意力机制构建CT影像特征的全局依赖关系，捕捉图像数据及图像特征的整体内部相关性，用于判别疑似直肠肿瘤区域，并分割出该区域；所述病变淋巴识别模块的识别采用基于序列自适应特征融合的方法，利用连续多帧图像标注信息对弱小淋巴结目标识别，用于识别肠周病变淋巴结；所述病灶特征提取模块用于识别并采集直肠肿瘤病灶区域特征数据，并统计肠周病变淋巴结的数量，形成直肠病变特征参数集合；所述综合诊断模块用于融合直肠病变、淋巴结转移、病灶特征多方面的信息，结合医学病理知识库的数据对比做出判别；所述可视化模块用于展示输入的增强CT影像以及在影像上标注直肠肿瘤病灶区域特征相关信息。

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医科大学;合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室);安徽医科大学第一附属医院;中国科学技术大学，其通讯地址为：230000 安徽省合肥市梅山路81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”。