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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利基于对抗生成网络的肝脏肿瘤介入反应后评估方法及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：CN114974567B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202210573371.3，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权基于对抗生成网络的肝脏肿瘤介入反应后评估方法及系统是由王伟林;丁元;陈以宁;陈婉仪;蔡田;孙忠权设计研发完成，并于2022-05-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于对抗生成网络的肝脏肿瘤介入反应后评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了基于对抗生成网络的肝脏肿瘤介入反应后评估方法及系统，一种基于对抗生成网络的肝脏肿瘤介入反应后评估方法包括以下步骤：S1.训练深度学习模型，得到能够给出预后评估结果的评估模型；S2.评估模型以肝脏术后平扫CT和术后血清学检验信息为输入输出预后评估结果。本发明无需进行肝脏穿刺，可以减少患者预后估计的创伤风险和医疗资源；本发明患者术后无需拍摄增强CT，不会因为拍摄增强CT造成的辐射风险和医疗资源消耗，同时却能够基于增强CT给出预后评估结果，保证作为评估依据的CT影像能够清晰地显示病变，具有拍摄增强CT所具有的效果，能够给出更准确的评估结果。

本发明授权基于对抗生成网络的肝脏肿瘤介入反应后评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于对抗生成网络的肝脏肿瘤介入反应后评估方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.训练深度学习模型，得到能够给出预后评估结果的评估模型； S2.评估模型以肝脏术后平扫CT和术后血清学检验信息为输入输出预后评估结果； 所述的深度学习模型包括第一模型和第二模型，所述的第一模型用于以肝脏术后平扫CT和术后血清学检验信息为输入输出肝脏仿真术后增强CT； 所述的第二模型用于以肝脏仿真术后增强CT为输入输出预后评估结果； 使用不同的样本数据分别训练第一模型和第二模型，然后将训练后的第一模型和第二模型级联得到用于给出预后评估结果的评估模型； 所述的第一模型为对抗生成网络，经过训练的对抗生成网络用于结合血清学检验信息，从平扫CT生成增强CT； 所述的对抗生成网络包括生成器、判别器和分类器，所述的生成器用于根据血清学检验信息从平扫CT生成增强CT，所述的判别器用于与生成器进行对抗训练以保证生成器的图片生成能力，所述的分类器用于保证生成器生成的图片符合血清学检验信息以将血清学检验信息融入至生成器； 对抗生成网络结合血清学检验信息从平扫CT生成增强CT的方法包括： S11.将血清学检验信息转换为one-hot向量c； S12.将向量c与用于决定图像风格的向量z以及肝脏术后平扫CT输入至生成器； S13.生成器根据向量c、向量z和肝脏术后平扫CT生成肝脏仿真术后增强CT，并将肝脏仿真术后增强CT输出给判别器和分类器； S14.判别器对肝脏仿真术后增强CT进行逼真度判断，分类器从肝脏仿真术后增强CT中提取出一个新的向量，并判断该向量与向量c能否保持一致，当该提取的向量与向量c保持一致且肝脏仿真术后增强CT逼真度高于逼真阈值时，确定已得到肝脏仿真术后增强CT。

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