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龙图腾网获悉迈格生命科技(深圳)有限公司申请的专利图像处理方法、设备及计算机可读存储介质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：CN115100142B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202210716511.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权图像处理方法、设备及计算机可读存储介质是由吕海岩;叶辰飞;杨延武设计研发完成，并于2022-06-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像处理方法、设备及计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种图像处理方法、设备及计算机可读存储介质，其中，方法包括：获取多个脑部图像对应的图像特征，接着基于所述图像特征以及深度学习模型，确定多个脑部图像对应的融合特征，其中，所述融合特征包括所述图像特征对应的局部特征以及全局特征，而后对所述融合特征进行展平以及线性映射处理，确定多个预设长度的向量，最后基于所述向量，确定目标脑龄数据。本发明能够根据多个脑部图像对应的图像特征以及深度学习模型，得到包括图像特征对应的局部特征以及全局特征的融合特征，通过融合特征进行脑龄预测能够更加准确预测目标脑龄数据，提高了脑龄预测的准确性。

本发明授权图像处理方法、设备及计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像处理方法，其特征在于，所述图像处理方法包括以下步骤：获取各个脑部图像对应的图像特征；基于所述图像特征以及深度学习模型，确定各个脑部图像对应的融合特征，其中，所述融合特征包括所述图像特征对应的局部特征以及全局特征；对所述融合特征进行展平以及线性映射处理，确定多个预设长度的向量；基于所述向量，确定目标脑龄数据；所述基于所述图像特征以及深度学习模型，确定各个脑部图像对应的融合特征的步骤包括：将所述图像特征输入深度学习模型中的局部特征学习模型进行模型训练，获得所述局部特征；将所述图像特征输入深度学习模型中的全局特征学习模型进行模型训练，获得所述全局特征；基于所述局部特征以及全局特征，确定融合特征；所述将所述图像特征输入深度学习模型中的全局特征学习模型进行模型训练，获得所述全局特征的步骤包括：基于所述图像特征以及所述全局特征学习模型中的第一子全局特征学习模型中的置换器模块，确定第一矢状面图像特征；基于所述第一矢状面图像特征以及所述第一子全局特征学习模型中的块剪裁模块，确定第二矢状面图像特征；基于所述第二矢状面图像特征以及所述第一子全局特征学习模型中的Transformer模块，确定第三矢状面图像特征；基于所述第三矢状面图像特征以及所述第一子全局特征学习模型中的块合并模块，确定第四矢状面图像特征；基于所述第四矢状面图像特征，获得所述全局特征；所述基于所述向量，确定目标脑龄数据的步骤包括：获取不同年龄对应的预设高斯分布，基于所述预设高斯分布，确定各个所述向量的期望值；基于所述期望值，确定目标脑龄数据。

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