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龙图腾网获悉首都医科大学附属北京天坛医院申请的专利一种基于脑血管影像表征组的脑卒中预测方法、设备、介质及产品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：CN119991658B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202510458735.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于脑血管影像表征组的脑卒中预测方法、设备、介质及产品是由王拥军;丁亚榕;王哲;刘丽萍;刘涛;杨谨旭;吕天节设计研发完成，并于2025-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于脑血管影像表征组的脑卒中预测方法、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于脑血管影像表征组的脑卒中预测方法、设备、介质及产品，涉及图像处理领域，该方法包括构建临床数据库；根据多模态影像特征组数据、临床特征数据及患者临床病因分型，构建临床病因分型预测模型；根据TOF‑MRA，采用脑血管组织分割模型及基于体素的形态学分析，确定脑血管影像特征，根据脑血管影像特征进行责任血管区域的定位诊断；根据TOF‑MRA中的脑血管影像特征、SWI、T1WI、T2‑FLAIR以及对应的临床特征数据，构建脑卒中复发风险预测模型；本申请能够在临床场景中快速、准确实现急性脑卒中患者病因分类，并精准识别责任血管，并在疾病早期实现复发风险预测。

本发明授权一种基于脑血管影像表征组的脑卒中预测方法、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种基于脑血管影像表征组的脑卒中预测方法，其特征在于，所述基于脑血管影像表征组的脑卒中预测方法包括： 构建临床数据库；所述临床数据库包括：每一患者的多模态影像特征组数据以及对应的临床特征数据；所述多模态影像特征组数据包括：TOF-MRA、SWI、T1WI以及T2-FLAIR；所述临床特征数据包括：性别、年龄、身高、体重以及患病情况； 根据每一患者的多模态影像特征组数据、对应的临床特征数据以及对应的患者临床病因分型，采用单隐藏层的简单全连接神经网络构架，得到临床病因分型预测模型； 根据每一患者的TOF-MRA，采用脑血管组织分割模型以及基于体素的形态学分析，确定脑血管影像特征，并根据脑血管影像特征进行责任血管区域的定位诊断；所述脑血管组织分割模型用于根据TOF-MRA，得到脑血管分割图像；所述脑血管影像特征包括：脑血管基本特征、脑血管几何学特征以及脑血管拓扑学特征；所述脑血管基本特征包括：个体管状结构的长度和体积、局部脑区直径和长度；所述脑血管几何学特征包括：脑血管曲率半径和弯曲程度；所述脑血管拓扑学特征包括：脑血管分叉点；所述脑血管组织分割模型为在3D-UNet卷积神经网络的跳跃连接中引入了注意力门控模块的深度神经网络模型； 根据每一患者的TOF-MRA中的脑血管影像特征、SWI、T1WI、T2-FLAIR以及对应的临床特征数据，采用单隐藏层的简单全连接神经网络构架，得到基于脑血管老化影像表征组的脑卒中复发风险预测模型；所述基于脑血管老化影像表征组的脑卒中复发风险预测模型用于输出脑卒中患者复发概率值； 获取待预测者的多模态影像特征组数据以及对应的临床特征数据； 采用临床病因分型预测模型以及基于脑血管老化影像表征组的脑卒中复发风险预测模型进行临床病因分型预测和脑卒中复发风险预测；并进行责任血管区域的定位诊断； 所述根据每一患者的TOF-MRA，采用脑血管组织分割模型以及基于体素的形态学分析，确定脑血管影像特征，并根据脑血管影像特征进行责任血管区域的定位诊断，具体包括： 对TOF-MRA进行磁共振序列图像预处理；所述磁共振序列图像预处理包括：脑组织提取、磁共振序列图像配准、磁共振序列图像降噪和B0场矫正、限制对比度自适应直方图均衡化、血管边缘信号增强以及变换系数Gamma矫正； 利用脑血管组织分割模型，对磁共振序列图像预处理后的图像进行脑血管组织分割，得到脑血管分割图像； 根据脑血管分割图像，采用三维条件随机场模型进行三维条件随机场处理； 根据三维条件随机场处理后的脑血管分割图像中的三维最大连接成分确定最终的脑血管分割图像； 将最终的脑血管分割图像与脑血管分布密度图谱进行非线性配准，得到变换的雅可比矩阵； 利用变换的雅可比矩阵对非线性配准后的脑血管分割图像进行雅可比矩阵标准化处理，得到脑血管分布密度图像；所述脑血管分布密度图像用于表征个体脑血管在标准图谱空间的分布密度； 根据脑血管分布密度图像与脑血管分布密度图谱进行体素水平的单样本t-检验，并利用Bonferroni法进行多重比较矫正，实现责任血管区域的定位诊断；责任血管区域为个体血管密度分布于脑血管分布密度图像中信号差异最大的血管区域。

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