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龙图腾网获悉中国医学科学院肿瘤医院申请的专利基于图网络的影像异质性区域融合技术对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：CN121459054B 。

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：202511628806.X，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于图网络的影像异质性区域融合技术对疗效预测方法是由范文文;王洁;张红梅;王志杰;段建春;白桦;仲佳;万蕊;赵杰设计研发完成，并于2025-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图网络的影像异质性区域融合技术对疗效预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于图网络的影像异质性区域融合技术对疗效预测方法及装置，属于智慧医疗与医学影像分析技术领域。该方法首先将医学影像中的肿瘤及瘤周区域划分为多个非连通子区域作为图节点，并为每个节点生成融合了局部影像特征与节点类型嵌入向量的综合特征表示；随后，基于空间距离阈值定义节点间的边，构建包含瘤内、瘤周及跨边界连接的图结构；最后，将该图结构输入图神经网络模型进行训练，得到疗效预测模型。本发明通过图结构显式建模肿瘤异质性区域间的复杂空间拓扑关系，解决了现有技术中空间信息丢失与异质性建模不足的核心问题，显著提升了对治疗疗效预测的准确性与鲁棒性。

本发明授权基于图网络的影像异质性区域融合技术对疗效预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图网络的影像异质性区域融合技术对疗效预测方法，旨在解决空间关系丢失和异质性建模不足的核心问题，其特征在于，包括以下步骤： 获取医学影像中肿瘤区域及其瘤周区域的划分结果，每个区域对应一个非连通子区域； 基于所述划分结果，构建图结构，其中节点表示瘤内亚区或瘤周区域，边基于空间距离阈值定义； 为每个节点生成综合特征表示，包括局部影像特征和节点类型嵌入特征； 将所述图结构输入图神经网络模型进行训练，得到治疗疗效预测模型； 使用所述预测模型对新的医学影像进行疗效预测； 所述构建图结构包括： 定义节点集合，其中每个节点对应一个生境亚区或瘤周区域； 定义边集合E，基于任意两个节点之间的最小欧式体素距离与距离阈值比较，若，则，建立边； 所述节点的类型嵌入特征通过嵌入编码获得，具体为： 节点类型∈{0,1}，其中0表示瘤内亚区节点，1表示瘤周节点； 节点类型嵌入向量，其中表示节点类型，0表示瘤内亚区，1表示瘤周节点，为节点类型嵌入向量，为嵌入维度；该过程使模型能够捕捉不同空间层级节点之间的潜在差异与语义关联； 综合节点特征表示，其中符号“”表示向量拼接操作，为第个节点的综合特征； 所述边包括以下类型： 瘤内亚区间边：连接肿瘤内部不同生境亚区之间的空间邻域，用于表征瘤内异质性结构的连续性与内部依赖性； 瘤周区域间边：连接不同瘤周环带或相邻区域，反映肿瘤周围组织环境的空间耦合关系； 瘤内—瘤周交互边：连接瘤内亚区节点与邻近的瘤周节点，用于捕捉肿瘤边缘区域的跨边界信息交换与微环境相互作用。

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