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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于纤维束自动识别的脑年龄预测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：CN114847922B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202210481244.0，技术领域涉及：A61B5/055；该发明授权一种基于纤维束自动识别的脑年龄预测方法是由冯远静;黎锦雯;章诚哲;陆星州;王佳凤;赵昶辰设计研发完成，并于2022-05-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于纤维束自动识别的脑年龄预测方法在说明书摘要公布了：一种基于纤维束自动识别的脑年龄预测方法，针对现有基于体素提取白质特征来预测脑年龄的方法存在无法精准定位对年龄变化敏感的纤维束以及会造成纤维特性平均化的问题，将弥散张量成像图像通过纤维追踪算法得到全脑纤维束图，根据大脑白质图谱自动分割及识别出有解剖学意义的纤维束，再沿纤维束量化扩散指标，最后将扩散指标作为特征输入脑年龄预测模型，测试预测模型的准确度。本发明通过纤维束自动识别的方法提取张量值作为白质特征，构建脑年龄预测模型可以更好地反映衰老过程中白质纤维束微观结构的细微变化，找出衰老过程中变化敏感的纤维束。

本发明授权一种基于纤维束自动识别的脑年龄预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于纤维束自动识别的脑年龄预测方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤： 步骤一：对磁共振弥散张量成像进行图像预处理，过程如下： 使用FSL工具对图像进行降噪、头部运动矫正、涡流矫正、失真校正、EPI矫正操作； 步骤二：追踪全脑纤维束，过程如下： 用双张量的UKF纤维跟踪方法对全脑纤维束进行追踪，得到全脑纤维束图； 步骤三：对全脑纤维束进行纤维束的自动分割和识别，过程如下： 对步骤二得到的全脑纤维束图用大脑白质图谱进行自动分割，该方法可以分割出人工操作不易分割出的小束纤维，得到左右脑各13束纤维以及连接纤维6束； 步骤四：沿纤维束提取张量值FA、MD、RD、AD作为白质特征，过程如下： 使用BUAN算法沿着纤维束方向进行基于位置的等间距采样，将纤维束采样为设定数量段并计算每一段的扩散张量平均值作为白质特征； 所述的步骤四中，对全脑纤维束图进行自动识别的过程为： 首先将步骤三中的图谱簇质心沿着图谱空间中的长度将簇划分为100段得到模板簇，然后对于待分段的簇，计算簇的每根流线上的每个点与模板簇质心之间的欧几里德距离，并将该点分配给最近的质心段；利用弥散张量矩阵得到三维空间中三个方向的特征值λ1、λ2、λ3，然后计算得到每个点的各向异性分数FA、平均扩散率MD、径向扩散率RD和轴向扩散率AD； 步骤五：对步骤四提取的特征进行特征选择，训练得到年龄预测模型，并用测试集进行测试评估模型的泛化能力，分析预测模型中对年龄更敏感的纤维束，过程如下： 由于步骤四提取的特征存在多重共线性的问题，先对特征进行递归特征消除，然后用岭回归训练脑年龄预测模型，根据模型权重分析与年龄变化相关的纤维束。

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