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龙图腾网获悉大连理工大学;辽宁省肿瘤医院申请的专利用于预测胃癌术前T分期的双模块动态串联级联网络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：CN121639692B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202610158293.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权用于预测胃癌术前T分期的双模块动态串联级联网络系统是由郑国良;赵岩;李朋设计研发完成，并于2026-02-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于预测胃癌术前T分期的双模块动态串联级联网络系统在说明书摘要公布了：用于预测胃癌术前T分期的双模块动态串联级联网络系统，其属于医学人工智能技术领域。该系统采用双模块动态串联的深度学习架构，第一模块基于并联CNN与层级Transformer的混合模型实现T1‑T4期初筛。若判为T1‑T3期，则输出结果，不进入第二模块；若判为T4期，则自动触发第二模块执行基于ResNet‑152子模型的T4亚型区分任务，输出结果为T4a或T4b。该系统采用术后病理结果作为T分期金标准，在多中心回顾性及前瞻性验证中表现出高准确性及泛用性。结果显示，模型在外部验证中的宏平均AUC达0.964，准确率94.4%，T4亚型识别准确率最高96.2%。本发明不依赖标注数据，可显著提高胃癌术前分期的准确性与一致性，实现自动化、精细化的智能评估，具有强泛化能力和重要的临床应用价值。

本发明授权用于预测胃癌术前T分期的双模块动态串联级联网络系统在权利要求书中公布了：1.用于预测胃癌术前T分期的双模块动态串联级联网络系统，其特征在于，包括： 1第一阶段多分类模块，用于接收标准化静脉期CT影像数据，采用双通道CNN-Transformer混合架构对输入图像进行特征提取与语义融合，实现胃癌T1-T4期的初步预测； 所述第一阶段多分类模块的双通道CNN-Transformer混合架构的工作过程为： 步骤1、并联的ResNet-50与DenseNet-121主干网络，分别提取全局语义特征与局部纹理特征； 步骤2、对全局语义特征与局部纹理特征两路特征图分别经1×1卷积与展平操作后映射为token序列； 步骤3、将token序列输入多层Transformer模块以建模空间上下文关系，分别得到全局嵌入向量与； 步骤4、拼接两者后经线性投影层得到融合特征，并加入可学习的CLS标记； 步骤5、通过轻量级VisionTransformer模块进一步整合全局语义信息，最终经多层感知机MLP，实现T1-T4四分类预测； 2第二阶段亚型细分模块，在第一阶段预测结果为T4期时被自动触发，基于深层残差网络对T4期样本进行T4a与T4b亚型二分类，输出最终预测结果； 3控制调度模块，用于根据第一阶段输出结果动态调用第二阶段模型，实现双模块的自适应级联运行； 4结果输出模块，用于输出胃癌T分期预测结果、可解释性热力图及动态决策曲线。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人大连理工大学;辽宁省肿瘤医院，其通讯地址为：116024 辽宁省大连市甘井子区凌工路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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