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龙图腾网恭喜电子科技大学申请的专利基于超声图像的乳腺癌新辅助治疗疗效预测方法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：CN118824478B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202411080089.7，技术领域涉及：G16H30/20；该发明授权基于超声图像的乳腺癌新辅助治疗疗效预测方法是由邓建华;张浩;吴灵雅;李雪莲;冯正权设计研发完成，并于2024-08-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于超声图像的乳腺癌新辅助治疗疗效预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于超声图像的乳腺癌新辅助治疗疗效预测方法，涉及医学图像处理技术领域。本发明在构建数据集时的命名规则可以实现对数据集的有效管理和溯源，所采用的图像裁剪方式可以使神经网络在尽显特征提取时获取更多的信息。本发明所构建的分类网络结构，特征提取部分基于空间和通道注意力模块、卷积注意力模块、深度可分离卷积实现了有效的对照特征提取，再将两者展平拼接，然后经dropout层直接利用卷积操作获取分类网络的输出，患者的新辅助治疗的疗效概率，实现了轻量级的网络特征提取和预测。本发明基于患者的多模态超声数据，基于孪生网络构建提取新辅助治疗前和治疗中的对照图像的图像特征，基于提取的图像特征预测患者的新辅助治疗的疗效概率，有效降低了当前临床过程中医生主观性较强以及医学图像质量较低导致的新辅助治疗过程中的误判率。

本发明授权基于超声图像的乳腺癌新辅助治疗疗效预测方法在权利要求书中公布了：1.基于超声图像的乳腺癌新辅助治疗疗效预测方法，其特征在于，包括下列步骤：步骤1，基于患者在新辅助治疗前和新辅助治疗期间不同疗程的超声图像构建数据集，其中数据集中的超声图像数据包括同一患者的二维超声图像和超声造影图像；步骤2，基于孪生网络构建用于新辅助治疗疗效预测的分类网络；其中，分类网络包括两条网络结构相同的特征提取支路和一个分类器，一条特征提取支路用于提取患者新辅助治疗前所对应的超声图像的图像特征；另一条特征提取支路用于提取患者在新辅助治疗期间的超声图像的图像特征；分类器用于对两条特征提取支路输出的特征图进行展平后拼接，再基于分类层输出患者的新辅助治疗的疗效概率，该概率的值域为0-1之间的数，其值越小，表征患者拥有的疗效越好；将数据集基于疗程分为不同疗程所对应的子数据集，并基于每个子数据集的超声图像类型将子数据集划分为第一子数据集和第二子数据集，分别对应二维超声图像和超声造影图像；为每个疗程分别设置一个分类网络，基于疗程所对应的数据集，按照从最后一个疗程依次到首个疗程的顺序，在疗程所对应的第一、第二子数据集上分别训练分类网络，从而得到每个疗程的两个分类模型；在训练时，第一个被训练的疗程的分类网络的网络参数可随机初始化，或沿用具有的预训练后的网络参数；下一个被训练的疗程的分类网络的网络参数初始值为上一个疗程的分类网络训练好的网络参数；步骤3，获取待预测患者的新辅助治疗前和新辅助治疗期间的超声图像对，该超声图像对包括基于二维超声图像的图像对和基于超声造影图像的图像对；对超声图像对进行病灶检测，提取病灶区域图像并进行图像预处理以得到与分类模型的输入相匹配的病灶图像对；再将病灶图像对输入对应疗程对应超声图像类型的分类模型，融合两个分类模型输出的疗效概率，得到当前待预测患者的新辅助治疗疗效预测结果。

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