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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利胎龄预测方法、装置、介质和设备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：CN116310602B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202310070100.0，技术领域涉及：G06V10/766；该发明授权胎龄预测方法、装置、介质和设备是由张鑫;陈生贤;杨朝湘;梁靖;方瑞妍;徐向民;陈文俊设计研发完成，并于2023-01-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本胎龄预测方法、装置、介质和设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于胎儿脑核磁共振图像和先验信息的胎龄预测方法、装置、存储介质和计算机设备，提出一种三维卷积网络提取胎儿核磁共振图像中脑结构信息得到胎儿脑结构特征，该网络由非对称卷积层和注意力增强层组成，以整个3D图像作为输入和有选择地强调关键信息特征，可适应胎儿大脑位置和方向的随机变化；另提出了一种胎儿大脑的离散面积分布向量，以表示大脑区域面积在核磁共振图像中的分布，提高所引入的先验知识的鲁棒性和有效性；该方法还提出一种融合回归模块融合学习上述胎儿脑结构特征和胎儿脑面积分布特征用于基于胎儿脑核磁共振图像的胎龄估计。本发明提出胎龄预测方法达到了最优的准确度和鲁棒性。

本发明授权胎龄预测方法、装置、介质和设备在权利要求书中公布了：1.一种基于胎儿核磁共振图像和先验信息的胎龄预测方法，其特征在于，所述胎儿胎龄预测方法包括以下步骤： S1、获取已知胎龄结果的胎儿核磁共振图像数据集，对该数据集进行预处理，其中预处理是通过定位和分割从核磁共振图像中提取出大脑区域； S2、基于步骤S1提取的大脑区域计算出每个核磁共振图像层面的大脑区域面积组成胎儿大脑的离散面积分布向量，借助多层感知机对该离散面积分布向量进行特征提取得到核磁共振图像的脑面积分布特征，脑面积分布特征表示为 S3、基于步骤S1提取的大脑区域生成只含有大脑区域的核磁共振图像，借助三维胎儿卷积网络对只含有大脑区域的核磁共振图像进行特征提取得到核磁共振图像的脑结构特征，脑结构特征表示为 其中，所述三维胎儿卷积网络包括依次顺序连接第一、第二、第三胎儿特征提取模块、一个全局池化层和一个全连接层，第一、第二、第三胎儿特征提取模块结构完全相同，每个胎儿特征提取模块包括依次顺序连接的两个非对称卷积层、一个注意力增强层和一个最大池化层；其中，第一胎儿特征提取模块的输入为只含有大脑区域的核磁共振图像，将只含有大脑区域的核磁共振图像与第一胎儿特征提取模块的输出进行跳跃拼接后作为第二胎儿特征提取模块的输入，将只含有大脑区域的核磁共振图像与第一胎儿特征提取模块的输出以及第二胎儿特征提取模块的输出进行跳跃拼接后作为第三胎儿特征提取模块的输入； S4、通过融合回归模块融合所述离散面积分布向量特征和核磁共振图像特征并回归输出胎龄的预测值；所述融合回归模块的处理过程如下： 所述融合回归模块包括依次顺序连接的一个特征拼接层和第一、第二全连接层，特征拼接层将核磁共振图像的脑面积分布特征 和脑结构特征拼接成一个多模态特征向量第一、第二全连接层对多模态特征向量Y进行特征提取并回归输出胎儿脑年龄的预测值，表达公式为：其中是第一全连接层的连接参数矩阵，ruv表示R中第u行第v列元素，W＝[w1,w2,w3,w4]是第二全连接层的连接参数矩阵，wv表示W中第v个向量，g是激活函数，激活函数选自ReLU函数、sigmoid函数和tanh函数中的一种。

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