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龍圖騰網獲悉中國科學院軟件研究所申請的專利基于多特征融合的乳腺癌新輔助化療療效預測裝置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：CN114974575B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19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：202210811491.2，技術領域涉及：G16H50/20；該發明授權基于多特征融合的乳腺癌新輔助化療療效預測裝置是由關貝;趙亞晨;王永吉;石清磊;曹崑設計研發完成，并于2022-07-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于多特征融合的乳腺癌新輔助化療療效預測裝置在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于多特征融合的乳腺癌新輔助化療療效預測裝置，包括：圖像獲取模塊，用于獲取患者病灶區域的多模態乳腺影像；圖像預處理模塊，用于對每一模態乳腺影像進行圖像剪裁，得到該模態乳腺影像的3D感興趣區；病灶區域分割模塊，用于根據各模態乳腺影像的3D感興趣區，得到病灶區域；療效診斷模塊，用于計算并拼接所述病灶區域的放射特征向量與各3D感興趣區的深度高級特征，并基于各模態乳腺影像的拼接向量，預測乳腺癌新輔助化療的療效。本發明能夠高效無創地精準預測NAC療效，為患者制定個性化的精準治療方案。

本發明授權基于多特征融合的乳腺癌新輔助化療療效預測裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于多特征融合的乳腺癌新輔助化療療效預測裝置，包括： 圖像獲取模塊，用于獲取患者病灶區域的多模態乳腺影像，其中，所述多模態乳腺影像的模態包括：T2W1模態、DCE-MRI模態和DWI模態； 圖像預處理模塊，用于對每一模態乳腺影像進行圖像剪裁，得到該模態乳腺影像的3D感興趣區； 病灶區域分割模塊，用于根據各模態乳腺影像的3D感興趣區，得到病灶區域；其中，所述根據各模態乳腺影像的3D感興趣區，得到病灶區域，包括： 構建基于3D-UNet的語義分割網絡，其中，所述語義分割網絡的結構為下采樣路徑的P層三維卷積層與P′次池化層、上采樣路徑的Q層三維卷積層與Q′次池化層，并將所述下采樣路徑中的子模塊更換為帶殘差連接的子模塊結構； 獲取多模態樣本乳腺影像，將T2W1模態、DCE-MRI模態和DWI模態的樣本乳腺影像分別作為所述語義分割網絡的輸入圖像，并以標記好的掩膜分割圖像為訓練目標訓練所述語義分割網絡，得到語義分割模型，其中，訓練過程的損失函數DiceLoss＝1-Dice， ytrue表示實際分割標簽，ypred表示預測輸出圖，smooth表示平滑項； 將T2W1模態、DCE-MRI模態和DWI模態的乳腺影像分別作為所述語義分割模型的輸入圖像，以得到所述病灶區域； 療效診斷模塊，用于計算并拼接所述病灶區域的放射特征向量與各3D感興趣區的深度高級特征，并基于各模態乳腺影像的拼接向量，預測乳腺癌新輔助化療的療效；其中，所述療效診斷模塊包括：初始放射特征提取單元、放射特征計算單元、深度高級特征提取單元、向量拼接單元和預測單元； 所述初始放射特征提取單元，用于選定需提取的放射特征，并使用開源影像組學分析軟件對所述病灶區域進行放射特征提取，以得到初始放射特征； 所述放射特征計算單元，用于將所述初始放射特征的自編碼器網絡編碼結果，輸入若干個全連接層，得到所述病灶區域內的放射特征； 所述深度高級特征提取單元，用于將每一模態乳腺影像的3D感興趣區輸入基于ResNet50的卷積神經網絡，得到該模態的深度高級特征；其中，所述將每一模態乳腺影像的3D感興趣區輸入基于ResNet50的卷積神經網絡，得到該模態的深度高級特征，包括： 針對DCE-MRI模態的乳腺影像，取階段一、階段三、階段五的圖像分別作為卷積神經網絡的輸入圖像，以得到DCE-MRI模態的深度高級特征； 和， 針對T2W1模態的乳腺影像，將單通道的圖像復制3份后，分別作為卷積神經網絡的輸入圖像，以得到T2W1模態的深度高級特征； 和， 針對DWI模態的乳腺影像，將單通道的圖像復制3份后，分別作為卷積神經網絡的輸入圖像，以得到DWI模態的深度高級特征； 所述向量拼接單元，用于拼接所述放射特征與每一模態的深度高級特征，得到相應模態乳腺影像的拼接向量； 所述預測單元，用于將各模態乳腺影像的拼接向量輸入多實例學習網絡，以使所述多實例學習網絡中的注意層為每一模態乳腺影像的拼接向量賦予權重，所述多實例學習網絡中的分類器基于各模態乳腺影像的拼接向量的加權求和結果，得到乳腺癌新輔助化療的預測療效； 其中，訓練所述療效診斷模塊的損失Loss＝LMSE+αLCE，其中，LMSE表示訓練所述自編碼器網絡的重建損失，LCE表述訓練所述多實例學習網絡的預測損失，α表示重建損失LMSE和預測損失LCE之間權衡的超參數。

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