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龙图腾网获悉杭州电子科技大学;浙江金融职业学院申请的专利基于双模式MRI和循环卷积神经网络的脑部靶点定位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：CN119477867B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202411601422.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于双模式MRI和循环卷积神经网络的脑部靶点定位方法是由相成娣;翁立设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双模式MRI和循环卷积神经网络的脑部靶点定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于双模式MRI和循环卷积神经网络的脑部靶点定位方法。本发明方法既可以单独处理一种模式，也可以同时处理T1和T2两种模式的磁共振成像数据；本发明总体结构采用循环卷积神经网络，可以直接处理图像序列；本发明使用单个神经网络，将分类和定位步骤二合一，进一步提升了计算效率；本发明使用了高分辨率网络结构，提升了计算精度；本发明使用了更完善的数据预处理技术，提高了方法的稳健性。通过这些创新，本发明的方法在前述基于卷积神经网络的方法之上进一步提高了精度、效率和灵活性。

本发明授权基于双模式MRI和循环卷积神经网络的脑部靶点定位方法在权利要求书中公布了：1.基于双模式MRI和循环卷积神经网络的脑部靶点定位方法，其特征在于，包括步骤如下： 步骤1：数据预处理； 步骤2：图像序列分类和靶点定位； 对于输入的单个患者的双模式MRI图像层序列T1和T2，使用分类定位网络同时计算每个图像层包含靶点的可能性，以及每个图像层的靶点坐标估计；保存分类定位网络的输出，并且拆分成分值序列和靶点坐标对序列； 分类定位网络总体采用“循环卷积”神经网络结构；该网络由循环神经网络部分和双模式卷积神经网络两部分构成；其中，双模式卷积神经网络部分负责处理双模式图像序列输入，用于特征提取并输出特征序列；循环神经网络部分负责综合处理双模式卷积神经网络的输出序列并计算靶点位置；双模式卷积神经网络部分包括两个结构相同的分支和一个融合块；单个分支基于已知的高分辨率网络结构，主要由一个卷积层和两个高分辨率块构成；每个高分辨率块基于已知的残差网络结构，由若干残差块构成，通过残差块实现多尺度信息交换；对于两个分支的输出数据，通过一个融合块进行融合，得到一个双模式特征向量； 步骤3：选择最有可能包含靶点的前K层，输出对应的靶点坐标； 根据分值序列计算每一图像层的最终分值，将低于T的分值设为0；在图像层中选择最终分值最大的K个，输出对应的靶点坐标；如果没有层被选中，则中止算法，转人工分析； 步骤4：验证和输出； 根据事先设定的规则验证靶点是否规范；如果所有靶点都不规范，则中止算法，转人工分析；将通过验证的靶点坐标以及对应的层索引输出。

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杭州电子科技大学;浙江金融职业学院，其通讯地址为：310018 浙江省杭州市钱塘区白杨街道2号大街1158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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