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龍圖騰網獲悉天津醫科大學總醫院申請的專利一種基于融合深度學習網絡的肺癌類型預測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：CN120067894B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15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：202510533561.6，技術領域涉及：G06F18/243；該發明授權一種基于融合深度學習網絡的肺癌類型預測方法及系統是由鐘殿勝;孫爽;韓國敬;單小溪;代平順設計研發完成，并于2025-04-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于融合深度學習網絡的肺癌類型預測方法及系統在說明書摘要公布了：本申請提供一種基于融合深度學習網絡的肺癌類型預測方法及系統，對肺癌患者CT影像動態分割，提取腫瘤血管分布數據并計算三維密度參數、血管斷裂方向參數，同步獲取壞死區體積占比序列；通過血液樣本螺旋分選和流體控制分離循環腫瘤細胞，生成形變軌跡衍生的剛度變化參數與形變恢復參數；聯合三維密度、血管斷裂方向及剛度參數，提取血管斷裂方向時間序列偏移量，動態同步匹配剛度變化響應生成同步集；構建血管斷裂方向偏移量與形變恢復周期的滯后關聯，跨模態分析確定權重匹配；結合壞死區體積時空特征，輸出肺癌亞型分類結果。本申請融合了血管動態偏移與細胞力學響應的跨模態關聯模型，實現肺癌亞型精準判別。

本發明授權一種基于融合深度學習網絡的肺癌類型預測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于融合深度學習網絡的肺癌類型預測方法，其特征在于，包括： 獲取肺癌患者的CT影像和血液樣本，對所述CT影像進行動態分割以提取腫瘤區域的血管分布數據，基于所述血管分布數據計算三維密度參數和血管斷裂方向參數，并獲取腫瘤壞死區域的體積占比序列，所述體積占比序列通過測量腫瘤壞死區域在每個時間點的體積占腫瘤區域總體積的比例所生成； 對所述血液樣本進行螺旋分選處理，通過流體控制分離循環腫瘤細胞，采集所述循環腫瘤細胞的形變軌跡數據，并根據所述形變軌跡數據生成剛度變化參數和形變恢復參數； 將所述三維密度參數、所述血管斷裂方向參數與所述剛度變化參數進行聯合分析，提取所述血管斷裂方向參數的時間序列偏移量，并將所述時間序列偏移量與所述剛度變化參數的動態響應進行同步匹配，生成同步參數集合； 基于所述同步參數集合，建立所述血管斷裂方向參數的時間序列偏移量與所述形變恢復參數的恢復周期之間的滯后關聯關系，以通過跨模態分析所述時間序列偏移量與所述恢復周期的權重匹配結果； 根據所述權重匹配結果與所述腫瘤壞死區域體積占比的時空分布特征，輸出肺癌亞型分類結果； 其中，將所述三維密度參數、所述血管斷裂方向參數與所述剛度變化參數進行聯合分析，提取所述血管斷裂方向參數的時間序列偏移量，并將所述時間序列偏移量與所述剛度變化參數的動態響應進行同步匹配，生成同步參數集合，包括： 獲取所述血管斷裂方向參數在多個時間點的方向角度值，以計算相鄰時間點的角度差值，并根據所述角度差值生成時間序列偏移量；獲取所述剛度變化參數在相同時間點的參數值，提取所述參數值隨時間變化的動態變化值；將所述時間序列偏移量與所述動態變化值進行時間軸對齊，計算兩者在同一時間點的乘積之和，生成同步參數集合。

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天津醫科大學總醫院，其通訊地址為：300052 天津市和平區鞍山道154號；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”。