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龙图腾网获悉郑州大学申请的专利一种胶质母细胞瘤瘤周肿瘤浸润分割模型构建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：CN119579620B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202411765636.5，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种胶质母细胞瘤瘤周肿瘤浸润分割模型构建方法是由赵国桦;和孟佯;程敬亮;张勇;马潇越设计研发完成，并于2024-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种胶质母细胞瘤瘤周肿瘤浸润分割模型构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了胶质母细胞瘤瘤周肿瘤浸润分割模型，包括临床病例采集、影像信息采集、病理信息采集、影像数据预处理、基于CPC的方式对Gb瘤周水肿区域进行自学习的影像特征学习、使用3DUX‑Net分割模型进行迁移学习，构建瘤周浸润分割模型以及分割模型验证。本发明通过对人工ROI分割特征进行学习，建立瘤周浸润分割模型，并通过双盲测试，验证模型的有效性，并通过瘤周浸润分割模型对瘤周肿瘤浸润的精准分割，为临床多学科诊断、治疗提供重要参考。

本发明授权一种胶质母细胞瘤瘤周肿瘤浸润分割模型构建方法在权利要求书中公布了：1.一种胶质母细胞瘤瘤周肿瘤浸润分割模型构建方法，其特征在于，包括： 临床病例采集，分别对胶质母细胞瘤、非强化脑胶质瘤以及脑膜瘤设计纳入标准与排除标准，采集符合要求的病例； 影像信息采集，使用3TMR扫描仪对病例影像进行采集，所述采集包括常规核磁共振成像平扫、多b值弥散加权成像扫描与高分辨3DT1WI增强扫描； 病理信息采集，所述病理信息包括胶质母细胞瘤患者立体定向活检信息以及病理检测下细胞形态、有丝分裂计数、Ki-67标记指数； 影像数据预处理，对图像进行参数图计算与配准，并通过人工进行感兴趣区域分割，随后将影像数据标准化； 影像特征学习，使用对比预测编码的方式对Gb瘤周水肿区域进行自学习，对Gb数据集进行完整的特征抽取； 建立浸润分割模型，使用3DUX-Net分割模型进行迁移学习，构建瘤周浸润分割模型； 分割模型验证，通过人工与瘤周浸润分割模型对病例进行双盲分析预测，对分析结果进行对比，评估模型的有效性； 所述使用对比预测编码的方式进行自学习包括： 特征编码，编码器网络E将原始数据映射到低维特征空间，输出编码后的特征Z：， 其中，是原始3D数据，是编码后的特征表示； 预测建模，预测模型P根据历史特征预测未来特征，假设要预测未来k步的特征，则：， 其中，是预测的未来特征，是历史特征序列； 对比损失构建，对比损失基于InfoNCE损失来构建，用于最大化正样本之间的相似性，最小化负样本之间的相似性，对比损失可以定义为：， 其中，x是相似度度量函数，用于调整对比损失尺度的参数； 模型训练，模型训练使用优化器和对比损失函数来更新编码器和预测模型的参数：， 其中，是模型参数，是学习率，是梯度运算符。

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