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龙图腾网恭喜东莞市东南部中心医院(东莞市东南部中医医疗服务中心、广东医科大学附属东莞第一医院)申请的专利基于深度学习的急性脑卒中早期智能筛查预警方法及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：CN119889670B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202510390040.X，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权基于深度学习的急性脑卒中早期智能筛查预警方法及系统是由于慧敏;陈磊;关永佳;徐金龙;邢丽菲;杜欣庭;杨乔彬设计研发完成，并于2025-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的急性脑卒中早期智能筛查预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的急性脑卒中早期智能筛查预警方法及系统，涉及医疗影像与人工智能技术领域，包括通过脉冲式动态成像方案获取患者脑部多时相血管造影图像，利用双流特征提取网络提取血流动力学特征，并结合血管结构分析模型构建血管病变风险分布图，标记潜在栓塞风险区域。进一步，结合多光谱成像获取的组织灌注参数和脑电图信号获取的脑组织功能参数，利用自适应阈值分割模型识别缺血半暗带区域。最后，基于缺血半暗带面积、组织灌注参数和脑组织功能参数，利用具有时空注意力机制的层次化决策模型计算风险等级，并生成相应临床干预方案。本发明能够实现急性脑卒中早期精准筛查和风险预警，提高临床干预效率。

本发明授权基于深度学习的急性脑卒中早期智能筛查预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的急性脑卒中早期智能筛查预警方法，其特征在于，包括：通过脉冲式动态成像方案在心动周期内触发扫描序列采集多时相血管造影图像，对多时相血管造影图像进行血流动力学分析得到血流速度矢量场数据，根据血流速度矢量场数据构建血流特征张量，将血流特征张量输入双流特征提取网络，其中通过空间特征分支提取血管结构特征，通过时序特征分支提取血流时序特征，将血管结构特征与血流时序特征融合生成血流动力学特征图；将血流动力学特征图通过方向性滤波器处理得到增强后血管图像，采用最小生成树算法重建血管拓扑结构数据，将血管拓扑结构数据输入递归神经张量网络计算血管分支节点风险值生成血管病变风险分布图，基于血管病变风险分布图标记潜在栓塞风险区域；采用多光谱成像设备获取潜在栓塞风险区域的组织灌注参数，采集潜在栓塞风险区域的脑电图信号得到脑组织功能参数，将组织灌注参数与脑组织功能参数进行自适应阈值分割得到缺血半暗带区域，计算缺血半暗带区域的面积值，将缺血半暗带区域的面积值、组织灌注参数及脑组织功能参数输入层次化决策模型计算风险等级数值，根据风险等级数值生成临床干预方案。

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东莞市东南部中心医院(东莞市东南部中医医疗服务中心、广东医科大学附属东莞第一医院)，其通讯地址为：523000 广东省东莞市塘厦镇蛟坪路42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”。