买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉南京伯睿生命科学研究院有限公司申请的专利基于DTI纤维追踪自动量化的MCI辅助判断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：CN113506238B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202110551495.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于DTI纤维追踪自动量化的MCI辅助判断方法是由孙钰;梁嘉炜;万遂人;张月设计研发完成，并于2021-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于DTI纤维追踪自动量化的MCI辅助判断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于DTI纤维追踪自动量化的MCI辅助判断方法，对磁共振获取扩散张量成像的图像进行分析，得到部分各向异性、平均弥散率和扩散主方向；然后进行全脑确定性纤维追踪，提取得到纤维束核心，再对纤维束核心节点采样计算每一个节点的部分各向异性和平均弥散率；将计算得到的部分各向异性和平均弥散率连接成特性向量，代入至机器学习分类器中进行计算，得到分类结果，作为临床判断的参考数据；本发明将DTI纤维追踪自动量化用于MCI诊断。这一方法在患者的个体脑空间进行白质纤维追踪并采样局部特征，通过多种机器学习模型学习MCI患者与正常对照人群之间DTI特征的差异，无需人工干预地给出诊断结果，有利于临床上MCI的辅助诊断。

本发明授权基于DTI纤维追踪自动量化的MCI辅助判断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于DTI纤维追踪自动量化的MCI辅助判断方法，其特征在于，包括以下步骤： S1:利用磁共振获取扩散张量成像的图像； S2:对扩散张量成像的图谱进行分析，得到部分各向异性、平均弥散率和扩散主方向； S3：全脑确定性纤维追踪：根据扩散主方向和部分各向异性阈值，对全脑确定性纤维进行追踪，并且记录寻找到的所有符合要求的纤维连接； S4：纤维束核心的提取：通过在大脑感兴趣区域，截取任意两个感兴趣区域之间的纤维束计算概率图谱，选择符合要求的纤维束核心； S5：纤维束核心节点采样：对每一条纤维束核心，沿着它的走向进行节点划分，并且计算每一个节点的部分各向异性和平均弥散率； S6：将计算得到的部分各向异性和平均弥散率连接成特性向量，代入至机器学习分类器中进行计算，得到分类结果，作为临床判断的参考数据； 在步骤S3中，以部分各向异性的体素的量值作为种子点，根据扩散主方向朝着周围体素进行搜索，得到与种子点具有白质纤维连接的次级体素，记录寻找到的纤维连接，并且将符合条件的次级体素作为下一轮的种子点；进行搜索，得到三级体素；依次重复下去，直到没有新的种子点产生； 初级种子点部分各向异性的体素的量值为FA0.5；次级体素，三级体素的获取标准均为FA0.2且扩散主方向与种子点主方向的夹角不大于50度； 在步骤S4中，通过纤维束的密度计算得到概率图谱，然后根据纤维束概率图谱，去除偏离纤维束核心的杂散纤维，并重新计算得到纤维束核心； 在步骤S4中，最终得到18个纤维束核心，包括两侧丘脑前辐射，两侧皮质脊髓束，两侧扣带束扣带回段，两侧扣带束海马段，两侧下额枕束，两侧下纵束，两侧上纵束，两侧钩束，胼胝体压部和胼胝体膝部； 在步骤S5中，针对每一条纤维束核心，沿其走向划分100个节点，并且计算每个节点的部分各向异性和平均弥散率，运用数据挖掘的方法，对将原来1800个纤维束核心节点进行筛选，剔除分类价值小的节点，保留主要纤维素核心节点； 在步骤S6中，将所选的纤维束核心节点的部分各向异性和平均弥散率连接成特征向量，并且将该特征向量输入至奇数个学习分类器中，然后计算得到分类结果，选择占多数的结果，作为最终的分类结果，供临床诊断的参考数据使用； 学习分类器包括随机森林分类器、支持向量机分类器和逻辑斯蒂回归分类器这3种。

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南京伯睿生命科学研究院有限公司，其通讯地址为：210000 江苏省南京市江宁区迎翠路7号科创大厦六层楼6026-3室；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”。