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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)申请的专利基于临床MRI影像的人脑海马体多尺度形态测量方法及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：CN117011270B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202310980083.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于临床MRI影像的人脑海马体多尺度形态测量方法及设备是由马婷;高娜;陈涵韬;郝兴宇设计研发完成，并于2023-08-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于临床MRI影像的人脑海马体多尺度形态测量方法及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于临床MRI影像的人脑海马体多尺度形态测量方法及设备，包括：获取图像序列；基于骨架描述方法，构建基线海马体对应的骨架表示模型；在基线骨架表示模型中添加亚区标签，得到多尺度骨架表示模型；根据基线海马体及其他各时间点的海马体的边界表面，得到其他各时间点的磁共振图像中海马体的多尺度骨架表示模型；对测试对象的各个时间点的海马体进行形态测量，得到各时间点海马体的形态参数。本发明通过利用骨架表示法，构建测试对象的不同时间点的多尺度骨架表示模型，从而为准确测量海马体形态的时间特性提供了依据，解决了不同个体海马体间形态差异大，而个体内部形态变化小的问题，提升了海马体形态变化测量的精度。

本发明授权基于临床MRI影像的人脑海马体多尺度形态测量方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于临床MRI影像的人脑海马体多尺度形态测量方法，其特征在于，包括： 获取图像序列，所述图像序列中包括同一测试对象的至少两张不同时间点的磁共振图像，每张所述磁共振图像中包括海马体的分割信息，所述分割信息用于表示海马体在所述磁共振图像中的边界表面； 基于骨架描述方法，构建基线海马体对应的骨架表示模型，包括： 基于骨架表示法，构建所述基线海马体的初始骨架表示模型； 调整所述初始骨架表示模型中的幅轴长度及位置，得到调整后的初始骨架表示模型； 基于插值方法，对调整后的所述初始骨架表示模型的网格进行细化，得到细化初始骨架表示模型； 根据中轴几何条件进行对所述细化初始骨架表示模型进行优化，得到目标骨架表示模型，所述目标骨架表示模型为所述基线海马体的骨架表示模型； 所述基线海马体为所述图像序列中时间点最早的磁共振图像中的海马体，所述骨架表示模型包括辐轴矢量组，所述辐轴矢量组中的辐轴表示所述基线海马体的形态结构； 在所述基线骨架表示模型中添加亚区标签，得到所述基线海马体的多尺度骨架表示模型，所述亚区标签用于表示所述基线海马体的各个亚区在所述骨架表示模型上的所在区域； 根据所述基线海马体及其他各时间点磁共振图像中的海马体的所述边界表面，对所述基线海马体的多尺度骨架表示模型进行转换，得到其他各时间点的所述磁共振图像中海马体的多尺度骨架表示模型； 基于所述基线海马体的多尺度骨架表示模型及其他各时间点的所述多尺度骨架表示模型，对所述测试对象的各个时间点的海马体进行形态测量，得到各时间点海马体的形态参数，所述形态参数用于表征所述测试对象的海马体形态的时间变化特性； 所述形态参数包括基础形态参数及趋势形态参数，所述基础形态参数包括长度、整体厚度、各亚区厚度、宽度及曲率，所述趋势形态参数表示海马体的萎缩情况； 所述辐轴包括上辐轴及下辐轴，所述上辐轴端点对应的曲面为海马体的上表面，所述下辐轴端点对应的曲面为海马体的下表面，所述多尺度骨架表示模型的纵向中心线为海马体的长轴，连接在所述长轴末端的辐轴为冠辐轴， 所述基于所述基线海马体的多尺度骨架表示模型及其他各时间点的所述多尺度骨架表示模型，对所述测试对象的各个时间点的海马体进行形态测量，得到各时间点海马体的形态参数包括： 确定所述长轴的长度值与所述冠辐轴的长度值之和，作为海马体的长度； 确定海马体的所述上辐轴及所述下辐轴的长度值之和，作为海马体的整体厚度； 确定各所述亚区厚度为对应区域的上辐轴及下辐轴的长度值之和的平均值，作为海马体的亚区厚度； 确定所述长轴的曲率值，作为海马体的所述曲率。

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哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)，其通讯地址为：518055 广东省深圳市南山区桃源街道深圳大学城哈尔滨工业大学校区；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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