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龙图腾网获悉中国人民解放军空军军医大学申请的专利基于人工智能的核医学影像预测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：CN120525890B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202511024314.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于人工智能的核医学影像预测系统是由王俊燕;马平;袁梦晖;魏光明;高刘艳设计研发完成，并于2025-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的核医学影像预测系统在说明书摘要公布了：本发明涉及核医学影像技术领域，公开了基于人工智能的核医学影像预测系统。该系统包括影像动态采集层、深度特征提取层、跨模态时序融合层、智能预测决策层和动态反馈优化层。系统通过多模态时序采样获取影像数据，经自适应降噪生成动态功能代谢图谱；利用三维卷积与空洞卷积提取深层特征，生成多尺度语义特征图谱；建立静态与动态的时空关联，采用注意力机制与门控循环单元融合特征，生成病变风险概率；基于强化学习将风险概率转化为临床预测结果，通过标准化接口输出；实时跟踪应用情况，计算偏差并动态优化模型，直至预测效能指数稳定。该系统提升了核医学影像预测的全面性与精准度，增强了与临床需求的契合度，实现了模型的持续优化。

本发明授权基于人工智能的核医学影像预测系统在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的核医学影像预测系统，其特征在于，包括： 影像动态采集层，基于多模态时序采样机制获取核医学影像数据，对核医学影像数据应用自适应降噪网络，生成动态功能代谢图谱，并对动态功能代谢图谱进行异常概率标注； 深度特征提取层，根据标注的异常概率区域部署三维卷积模块，通过空洞卷积扩展感受野捕获影像深层特征，生成多尺度语义特征图谱； 跨模态时序融合层，建立静态结构与动态功能的时空关联，采用注意力机制同步特征权重，通过门控循环单元融合动态功能代谢图谱和多尺度语义特征图谱，生成病变风险概率； 智能预测决策层，基于强化学习算法将病变风险概率转化为临床预测结果，并通过标准化接口实时输出临床预测结果至终端设备； 动态反馈优化层，实时跟踪终端设备接收的临床预测结果应用情况，计算实际应用效果与预设效果阈值的偏差，生成模型预测效能指数，动态优化核医学影像预测模型，直至模型预测效能指数达到稳定； 所述生成多尺度语义特征图谱的方法包括： 根据标注的异常概率区域，在动态功能代谢图谱上分配不同密度的特征提取点；特征提取点采用三维坐标定位，针对不同异常概率区域采用差异化的卷积核尺寸，通过三维卷积模块对影像数据进行特征提取，进行初始全局特征映射，根据动态功能代谢图谱的异常概率区域动态调整卷积步长，其中高异常概率区域的卷积步长小于中异常概率区域，中异常概率区域的卷积步长小于低异常概率区域；应用多尺度融合算法对卷积特征进行动态整合，引入注意力权重机制，通过迭代特征优化算法不断修正特征图中的权重参数，当达到预设迭代次数时停止；基于特征金字塔模型建立语义特征层级结构，通过自适应池化操作融合不同尺度特征，最终生成带概率标注的多尺度语义特征图谱。

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