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恭喜江南大学附属医院仝太山获国家专利权

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龙图腾网恭喜江南大学附属医院申请的专利用于精神分裂症病历Spark模型的图像特征选择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:CN119649158B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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:202510173924.X,技术领域涉及:G06V10/771;该发明授权用于精神分裂症病历Spark模型的图像特征选择方法是由仝太山;叶智存;王喆;唐小伟设计研发完成,并于2025-02-18向国家知识产权局提交的专利申请。

用于精神分裂症病历Spark模型的图像特征选择方法在说明书摘要公布了:本发明涉及医学信息提取技术领域,尤其涉及一种用于精神分裂症病历Spark模型的图像特征选择方法。该方法包括以下步骤:获取多个受试者的脑部磁共振图像数据以及静息态功能磁共振成像数据;利用预设的分层脑区模板对脑部磁共振图像数据对各受试者的大脑图像进行多尺度分层分割,得到包含局部、区域和全局三个层级的脑区定位数据;对静息态功能磁共振成像数据进行在Spark分布式环境下的自适应层级降噪处理,得到去噪后的脑功能时间序列数据。本发明利用预设的分层脑区模板将脑部磁共振图像数据精确划分为局部、区域和全局三个层级,从而兼顾脑区的局部结构细节与全局网络特性,实现多尺度信息的有效整合。

本发明授权用于精神分裂症病历Spark模型的图像特征选择方法在权利要求书中公布了:1.一种用于精神分裂症病历Spark模型的图像特征选择方法,其特征在于,包括以下步骤: 步骤S1:获取多个受试者的脑部磁共振图像数据以及静息态功能磁共振成像数据; 步骤S2:利用预设的分层脑区模板对脑部磁共振图像数据对各受试者的大脑图像进行多尺度分层分割,得到包含局部、区域和全局三个层级的脑区定位数据,其中多尺度分层分割具体包括局部层级为皮层下结构分割、区域层级为通过计算脑区间的结构连接概率和空间邻接关系进行基于解剖连接的功能分区分割、全局层级为基于静息态网络的层级组织分析的大尺度脑网络分割,步骤S2包括: 步骤S21:对脑部磁共振图像数据进行图像分辨率自适应标准化处理,通过基于B样条插值的体素尺寸重采样,从而得到空间分辨率为1毫米等方体素的标准化图像数据; 步骤S22:根据预设的分层脑区模板对标准化图像数据进行皮层下结构分割,并进行脑区定位处理,从而得到局部层级的皮层下结构定位数据; 步骤S23:根据局部层级的皮层下结构定位数据通过计算脑区间的结构连接概率和空间邻接关系进行基于解剖连接的功能分区聚类,从而得到区域层级的功能分区数据; 步骤S24:根据功能分区数据以及静息态功能磁共振成像数据对大脑皮层进行基于静息态网络的层级组织分析,从而得到全局层级的大尺度脑网络数据,其中层级组织分析具体为计算功能分区间的时间序列相关性和空间连续性; 步骤S25:对皮层下结构定位数据、功能分区数据以及大尺度脑网络数据进行层级整合,建立层级间的对应关系矩阵,从而得到脑区定位数据; 步骤S3:对静息态功能磁共振成像数据进行在Spark分布式环境下的自适应层级降噪处理,得到去噪后的脑功能时间序列数据; 步骤S4:根据脑区定位数据以及脑功能时间序列数据构建层级递进的功能连接计算框架,在各层级内部和层级之间分别计算功能连接强度,并进行基于突触可塑性原理的层级间的连接权重动态调整,得到脑功能网络特征数据,步骤S4包括: 步骤S41:对脑功能时间序列数据在Spark分布式环境中按照脑区定位数据进行数据分区,并对各层级内的时间序列进行标准化处理,从而得到标准化时间序列数据; 步骤S42:根据标准化时间序列数据计算局部层级内皮层下结构之间的功能连接强度,通过Pearson相关系数分析进行量化,从而得到局部层级功能连接矩阵; 步骤S43:根据局部层级功能连接矩阵对区域层级的功能分区进行功能连接计算,基于区域内部节点的时间序列相关性进行加权整合,从而得到区域层级功能连接矩阵; 步骤S44:根据区域层级功能连接矩阵通过网络理论方法评估节点重要性和连接显著性,并确定全局层级大尺度脑网络的功能连接模式,从而得到全局层级功能连接矩阵; 步骤S45:通过突触可塑性原理对局部层级功能连接矩阵、区域层级功能连接矩阵以及全局层级功能连接矩阵进行层级间权重动态调整,建立层级连接的映射关系,从而得到脑功能网络特征数据; 步骤S5:对脑功能网络特征数据进行基于Fisher得分的层级特征重要性评估,并根据预获取的精神分裂症先验知识设置层级自适应阈值进行特征筛选,得到精神分裂症特征集。

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江南大学附属医院,其通讯地址为:214000 江苏省无锡市无锡经济开发区金融八街1-2202-8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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