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龍圖騰網獲悉南京金域醫學檢驗所有限公司申請的專利基于AI輔助的肺癌胸膜侵犯診斷輔助方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119864154B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510354186.9，技術領域涉及：G16H50/20；該發明授權基于AI輔助的肺癌胸膜侵犯診斷輔助方法及系統是由徐中海;劉艷青;李鐵錕;袁杭;薛芳芳;侯慧敏;胡明明;章珊;張舉;常中寶;曹鵬設計研發完成，并于2025-03-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于AI輔助的肺癌胸膜侵犯診斷輔助方法及系統在說明書摘要公布了：本發明屬于胸膜侵犯診斷領域，尤其涉及基于AI輔助的肺癌胸膜侵犯診斷輔助方法及系統，包括：首先獲取掃描圖像與電極針信號，經時間同步及增強標注得到增強訓練集；其次基于YOLOv8算法與注意力匹配網絡構建區域預測模型，用增強訓練集及區域電信號轉化誤差函數訓練模型；第三，將實時掃描圖像輸入訓練好的區域預測模型，獲得疑似探查區域與電極針探查預測信號序列，再配置安全探查邊界，結合實時電極針信號與預測信號得到探查信號誤差，輸入探查路徑修正模型訓練，經風險評估獲得最優探查路徑，最后，將兩模型集成到電極針，依據實時數據輔助修正電極針探查路徑，得出疑似探查區域的探查結果與侵犯探查得分。

本發明授權基于AI輔助的肺癌胸膜侵犯診斷輔助方法及系統在權利要求書中公布了：1.基于AI輔助的肺癌胸膜侵犯診斷輔助方法，其特征在于，包括： S1、獲取掃描圖像和電極針信號進行預處理，并將預處理后的數據在時間上進行同步，并對掃描圖像和電極針信號進行增強標注，獲得增強訓練集； S2、基于YOLOv8算法和注意力匹配網絡構建區域預測模型，將增強訓練集輸入到區域預測模型中并利用內置的區域電信號轉化誤差函數進行訓練，獲得訓練完成的區域預測模型； S3、將獲取的掃描圖像輸入到區域預測模型，獲得疑似探查區域及對應電極針探查預測信號序列； S4、配置動態安全探查邊界，利用與S3中掃描圖像同一時間維度的電極針信號與對應電極針探查預測信號序列獲取探查信號誤差，并將掃描圖像的疑似探查區域、安全探查邊界、探查信號誤差輸入到配置的探查路徑修正模型中進行訓練，并獲得模擬的多探查路徑，并對模擬的多探查路徑進行探查風險評估，獲得最優探查路徑； S5、將訓練完成的區域預測模型和探查路徑修正模型集成到電極針，根據實時獲取的掃描圖像和電極針信號對電極針探查路徑進行輔助修正，獲得疑似探查區域的探查結果及對應的侵犯探查得分； 所述探查路徑修正模型的訓練步驟包括： S411、基于路徑算法構建探查路徑修正模型，將動態安全探查邊界、掃描圖像預測的侵犯區域錨框輸入到探查路徑修正模型，在動態安全探查邊界生成N條探查路徑及其探查對應的電極信號和每一條探查路徑對應的安全評估得分； S412、設置安全評估得分閾值和路徑誤差閾值，并利用探查路徑對應的探查對應的電極信號和區域預測模型預測獲得的錨框區域電極信號，構建探查區域路徑誤差； S413、利用安全評估得分閾值、路徑誤差閾值、每一條探查路徑對應的安全評估得分和探查區域路徑誤差對探查路徑修正模型進行訓練，當所有模擬探查路徑都滿足探查區域路徑誤差小于路徑誤差閾值且每一條探查路徑對應的安全評估得分都大于安全評估得分閾值時，獲得訓練完成的探查路徑修正模型； 所述最優探查路徑的獲得步驟包括： S414、根據探查對象對應的基本信息和生理狀態信息，獲得探查對象的動態安全探查邊界； S415、將探查對象的動態安全探查邊界及對探查對象預測的疑似探查區域及對應電極針探查預測信號序列輸入到訓練完成的探查路徑修正模型，獲得滿足S413閾值條件且安全評估得分最大、探查區域路徑誤差最小的探查路徑作為最優探查路徑； S416、將最優探查路徑對應的參數反饋到電極針中，對當前時刻電極針實時探查路徑進行修正。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京金域醫學檢驗所有限公司，其通訊地址為：210000 江蘇省南京市江北新區藥谷大道11號2幢；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。