| 专利号 | 2025111340202 | 申请日 | 2025-08-14 | 专利名称 | 影像组学脑网络到形态学脑网络的预测方法、系统和设备 |
| 授权日 | 2026-03-03 | 专利权人 | 烟台大学 | 发明人 | 郑强;孙天雨;王璇;王钰淏;赵宁;张辰晓 |
| 主分类号 | G06T7/00 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明涉及医学图像生成技术领域，具体为影像组学脑网络到形态学脑网络的预测方法、系统和设备，为解决现有技术中形态学脑网络预测效果差的技术问题，本发明首先通过将T1加权成像的脑区影像组学特征、影像组学脑网络进行图空间特征提取，提取脑区局部到全局的多层次结构信息，经对称引导注意力融合强化，再结合残差连接的图卷积和多层感知机制优化特征表征，得到图空间特征；同时，利用欧式空间特征提取补充脑区空间位置信息，并与图空间特征进行空间融合，全面捕捉形态学脑网络的拓扑结构、对称特性及空间分布规律，有效提升基于T1加权成像的影像组学脑网络预测形态学脑网络的准确性、对称性与鲁棒性。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 相关服务业 新技术与创新创业服务 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
