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申请/专利权人：四川大学华西医院

摘要：本发明涉及脑小血管病技术领域，具体涉及一种新型急性缺血性脑小血管病动物模型构建方法。传统的急性缺血性脑小血管病动物模型构建方法存在准确性和可重复性差等问题。为了解决上述问题，本发明利用注意力机制来优化构建动物模型的关键参数，优化过程综合考虑了梗死体积、神经功能缺损评分和血脑屏障通透性等客观指标。通过整合磁共振成像、行为学测试和组织病理学检查等评估方式来客观评判模型的有效性。与传统方法相比，本发明可以显著提高急性缺血性脑小血管病动物模型构建的准确性和可重复性。

主权项：1.一种优化AI-CSVD动物模型参数的方法，其特征在于，所述方法具体包括：利用BrainFormer优化麻醉方式参数，利用BrainFormer优化注射位置参数；所述BrainFormer优化的参数为，具体为：（1）注射药物浓度：指立体定位注射L-NIO溶液的浓度，单位为mgmL，记为；（2）注射体积：指立体定位注射L-NIO溶液的体积，单位为μL，记为；（3）注射速率：指立体定位注射L-NIO溶液的速率，单位为μLmin，记为；（4）注射位置：指立体定位注射L-NIO溶液的脑部位置，采用脑立体定位图谱坐标表示，记为；（5）麻醉方式：指动物模型构建过程中采用的麻醉方法，包括吸入麻醉和注射麻醉两种，分别记为和；（6）体温控制：指动物模型构建过程中是否采用体温控制措施，记为，取值为0或1，0表示不采用，1表示采用；利用自注意力来建模参数序列中各个参数之间的相互影响，具体地，对于参数序列，首先将其转化为嵌入向量序列，；为序列长度，为嵌入维度；然后通过以下方式计算自注意力： ； 、、分别为query、key、value矩阵，为key矩阵的维度；；其中，，为可学习的权重矩阵；进一步采用多头注意力，将输入的嵌入向量分别输入到个不同的自注意力模块中，得到个输出，再将它们拼接起来： ； ； 、、、为可学习的权重矩阵；再对特征进行非线性变换： ； 、、、为可学习的权重矩阵和偏置向量；BrainFormer在每个子层之后都采用了LayerNorm和残差连接： ； ； 、分别为特征的均值和标准差，、为可学习的缩放和偏移参数；所述BrainFormer的损失为：； 为梗死体积损失： ； 为第个样本的真实梗死体积，为模型得到的梗死体积； 为神经功能缺损损失，采用mNSS评分计算： ； 为第个样本的真实mNSS评分，为模型得到的mNSS评分； 为血脑屏障通透性损失，采用EvansBlue染色法计算： ； 为第个样本的真实EvansBlue渗漏量，为模型得到的EvansBlue渗漏量； 为正则化项： ； 为模型的层数，、、为平衡因子，用于控制各损失项的权重。

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