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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于神经网络的脑积水影像学特征的检测方法及电子设备和存储介质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：CN120525793B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202510401201.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于神经网络的脑积水影像学特征的检测方法及电子设备和存储介质是由王浙明;罗婷;杨望卓;吕骏晖;陈博;曾祥志设计研发完成，并于2025-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的脑积水影像学特征的检测方法及电子设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络的脑积水影像学特征的检测方法及电子设备和存储介质，包括收集并标记正常压力脑积水患者的脑部影像数据，进行预处理；利用神经网络实现厚层脑部影像数据中脑室区域的分割，生成二值图像序列；通过薄层脑部影像数据训练一个用于插值的神经网络模型，不断调整参数直至最优；将厚层影像二值分割结果与原始厚层影像一起输入至训练好的插值网络中，输出经过插值处理后的二值分割图像；统计插值后二值分割图像中脑室部分的体素数目，结合影像扫描间距信息计算出脑室内腔的实际体积。本发明缩小了当扫描间距过大时通过分割图像计算脑室体积时的误差以获得精确的脑室体积数据，从而优化脑积水的计算机辅助诊断流程。

本发明授权一种基于神经网络的脑积水影像学特征的检测方法及电子设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的脑积水影像学特征的检测方法，其特征在于，包括以下子步骤： S1：收集正常压力脑积水患者脑部影像学数据，包括厚层脑部影像数据和薄层脑部影像数据； S2：对步骤S1收集的厚层脑部影像数据和薄层脑部影像数据进行预处理，得到预处理后的厚层脑部影像数据和预处理后的薄层脑部影像数据； S3：对预处理后的厚层脑部影像数据进行脑室分割，得到分割后的二值图像序列； S4：使用预处理后的薄层脑部影像数据对用于插值的神经网络进行训练，得到训练好的用于插值的神经网络； S5：将S2得到的预处理后的厚层脑部影像数据输入到S4训练好的用于插值的神经网络中，之后对S3得到的分割后的二值图像序列进行变形，最后通过插值、二值化得到经过插值后二值分割图像序列，具体包括； 将S2得到的预处理后的厚层脑部影像数据输入到S4训练好的用于插值的神经网络中，得到图像变形参数，将图像变形参数作为变形函数的参数，通过变形函数对S3得到的分割后的二值图像序列进行变形，得到新的二值图像，将新的二值图像插入到S3得到的分割后的二值图像序列中，得到插值后的图像序列； 将插值后的图像序列输入到阈值函数中，阈值函数将插值后的图像序列中的每个图像中灰度值大于阈值的像素的灰度值修改为225，灰度值小于阈值的像素的灰度值修改为0，以阈值函数的输出为经过插值后二值分割图像序列； S6：对S5得到的经过插值后的二值分割图像序列中脑室区域的体素数量进行统计，结合脑部影像数据各个方向扫描的间距，计算脑室区域的体积。

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