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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利基于结构和功能MRI影像多模态融合的脑龄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：CN120525876B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202511016300.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于结构和功能MRI影像多模态融合的脑龄预测方法是由富琬翔;万卓;徐军设计研发完成，并于2025-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于结构和功能MRI影像多模态融合的脑龄预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于结构和功能MRI影像多模态融合的脑龄预测方法，属于医学图像处理技术领域。该方法首先利用DenseNet121对结构性磁共振影像提取空间结构特征；同时根据功能的时间序列构建功能连接矩阵，以该矩阵为基础，构建图结构，其中每个节点的特征为其与其他节点的连接强度，边由连接强度的绝对值转为稀疏图表示；随后使用图注意力网络提取功能特征，并采用交叉注意力机制融合结构与功能特征；再将门控机制融合结果用于脑龄预测回归任务。本发明的脑龄预测方法充分利用了多模态数据的互补信息，能够准确地捕捉到大脑衰老的生物学标志。

本发明授权基于结构和功能MRI影像多模态融合的脑龄预测方法在权利要求书中公布了：1.基于结构和功能MRI影像多模态融合的脑龄预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取原始结构磁共振影像数据，并进行重采样，将重采样后的结构磁共振影像数据输入至卷积神经网络，得到结构特征图； 将结构特征图展平，并通过线性映射得到降维后的结构特征标记序列，将结构特征标记序列进行全局平均操作，得到结构全局特征向量； 获取功能磁共振成像原始时序数据，计算脑区时间序列的皮尔逊相关系数； 以脑区为节点，各脑区之间的相关性为边构建图结构，将图结构输入至图注意力网络，得到图全局功能特征，再通过线性映射得到最终的功能特征； 采用交叉注意力机制融合结构特征标记序列与功能特征，得到交叉注意力融合特征； 构造门控融合机制，将交叉注意力融合特征与结构全局特征向量进行拼接，并计算门控权重，得到融合特征，将融合特征输入全连接层，实现脑龄预测； 构建图结构的步骤包括： 将各个脑区之间的相关性作为节点的特征向量，表示当前节点与其他节点之间的连接强度，每个节点的特征向量记为，其中表示节点i与节点n之间的连接强度； 基于绝对连接强度构建稀疏图，当节点之间无连接时，边连接关系为0，否则边连接关系为连接强度绝对值； 将图结构输入至图注意力网络，得到图全局功能特征，再通过线性映射得到最终的功能特征的步骤包括： 将节点特征向量和稀疏图输入至图注意力网络中，通过第一层图注意力卷积对节点特征向量进行加权聚合，采用多个注意力头并通过激活函数ELU进行非线性变换，得到节点特征d1； 然后通过第二层图注意力卷积对节点特征d1进行特征提取，采用多个注意力头并通过激活函数ELU进行非线性变换，得到节点特征d2； 将第三层图注意力卷积作为输出层，将节点特征d2输入至第三层图注意卷积，并采用单头注意力机制对节点特征进行压缩和整合，得到节点特征d3； 将节点特征d3通过一层线性映射计算注意力权重，注意力权重与节点特征逐元素相乘，得到加权后节点特征d4； 通过图级全局池化操作，将加权后的节点特征d4在图的维度上求均值，生成整张图的全局特征表示； 将全局特征表示输入线性回归层进行映射，输出图结构模态的低维表示，作为功能特征。

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