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龍圖騰網獲悉深圳大學申請的專利結構磁共振成像的分析方法、系統及存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119478557B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-02發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510050015.7，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權結構磁共振成像的分析方法、系統及存儲介質是由梁臻;馬丹丹;周勇杰;徐姝悅;張力;黃淦設計研發完成，并于2025-01-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本結構磁共振成像的分析方法、系統及存儲介質在說明書摘要公布了：本公開提供一種結構磁共振成像的分析方法、系統及存儲介質，包括：獲得樣本數據，其中，樣本數據為經結構磁共振成像的T1加權結構像，根據樣本數據，確定在原始腦網絡空間中感興趣區域的形態指標的地圖，將地圖重新采樣到預設的標準腦網絡空間模板，并進行高斯核平滑處理，得到標準腦網絡空間模板數據，將標準腦網絡空間模板數據映射至預先構建的腦圖譜模板，根據映射后的腦圖譜模板確定機器學習模型的特征輸入，基于特征輸入對機器學習模型的分類性能進行訓練，得到分類模型。可以提高訓練的有效性和可靠性，從而可以提高基于訓練得到的分類模型進行分類的準確性。

本發明授權結構磁共振成像的分析方法、系統及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種結構磁共振成像的分析方法，其特征在于，所述方法包括：獲得樣本數據，其中，所述樣本數據為經結構磁共振成像的T1加權結構像；根據所述樣本數據，確定在原始腦網絡空間中感興趣區域的形態指標的地圖，其中，形態指標用于表征大腦皮層的解剖學和結構性質，形態指標包括皮層厚度、溝深度、皮層褶皺和分形維數；將所述地圖重新采樣到預設的標準腦網絡空間模板，并進行高斯核平滑處理，得到標準腦網絡空間模板數據，其中，在進行高斯核平滑處理時，所述皮層厚度的地圖使用全寬為15mm的高斯核，所述溝深度、皮層褶皺和分形維數的地圖使用25mm的高斯核；將所述標準腦網絡空間模板數據映射至預先構建的腦圖譜模板，其中，所述腦圖譜模板將大腦皮層表面劃分為148個感興趣區域，且所述148個感興趣區域被劃分為7個主要腦網絡，所述7個主要腦網絡包括：視覺網絡、軀體運動網絡、背側注意網絡、腹側注意網絡、邊緣網絡、額頂葉網絡、以及默認模式網絡；根據映射后的腦圖譜模板確定機器學習模型的特征輸入，所述根據映射后的腦圖譜模板確定機器學習模型的特征輸入，包括：針對所述148個感興趣區域中的每個感興趣區域，提取所述每個感興趣區域中各頂點的形態指標，并確定所述每個感興趣區域的概率密度；根據各概率密度進行相似性度量，其中，所述相似性度量包括Kullback-Leibler散度KLD和Jensen-Shannon散度JSD，所述KLD和所述JSD用于表征大腦各區域之間的形態相似性；根據所述KLD和所述JSD確定相似性矩陣，對所述相似性矩陣進行上三角數據提取，并將提取到的上三角數據構建得到所述機器學習模型的所述特征輸入；基于所述特征輸入對所述機器學習模型的分類性能進行訓練，得到分類模型，其中，所述分類性能為對所述T1加權結構像對應的類型進行分辨的能力，所述分類模型用于對待分類T1加權結構像進行分類處理，得到分類結果。

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