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龙图腾网获悉北京凯普顿医药科技开发有限公司申请的专利一种神经系统影像分析方法和装置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：CN119339873B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202411844675.4，技术领域涉及：G16H20/00；该发明授权一种神经系统影像分析方法和装置是由裴萌;翟宇;扈静;李秀明;廖亮设计研发完成，并于2024-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种神经系统影像分析方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种神经系统影像分析方法和装置，涉及神经系统疾病诊断与治疗技术领域，该分析方法的具体步骤为：S100，多模态数据融合采集：通过医院内部系统收集患者的功能磁共振成像fMRI、磁共振波谱成像MRS、扩散张量成像DTI、正电子发射断层扫描PET模态的神经系统影像数据，本发明通过整合功能磁共振成像、磁共振波谱成像、扩散张量成像以及正电子发射断层扫描多模态的数据，在中央数据处理单元执行质量评估与整合流程，显著增强数据的准确性与可靠性，同时，引入时空联合特征分析模型，衔接影像数据中的时间与空间维度信息，挖掘数据在时空双维度的变化规律与内在相关性，提升了神经系统疾病的诊断精准度。

本发明授权一种神经系统影像分析方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种神经系统影像分析方法，其特征在于，该分析方法的具体步骤为： S100，多模态数据融合采集：通过医院内部系统收集患者的功能磁共振成像fMRI、磁共振波谱成像MRS、扩散张量成像DTI、正电子发射断层扫描PET多模态的神经系统影像数据，并将采集到的原始数据实时传输至中央数据处理单元，对整合后的多模态数据进行质量评估，对于有问题进行数据修复，修复后通过多模态数据融合公式进行数据整合； S200，时空联合特征分析：将融合的动态神经系统影像数据进行预处理，去除伪影和噪声，并进行时空分割，提取时间和空间特征，并将时间特征向量和空间特征向量进行融合，构建时空特征向量，利用时空关联公式挖掘时空特征向量在时空维度上与周围邻域的相关性； S300，多疾病联合诊断模型构建：收集患者的临床信息数据与时空联合特征分析步骤的数据相结合，并划分为测试集和验证集，利用疾病判别公式构建诊断模型，公式为： 其中d表示疾病类型，m为疾病相关特征模式数量，θk、ωkx,y,z,t和μkd为模型参数，φkt为时间特征函数，Z为归一化常数，CSTx,y,z表示空间位置x,y,z处的时空关联特征值，利用训练集对模型进行训练确定模型中的参数θk、ωkx,y,z,t、μkd和φkt，再通过测试集评估模型性能，根据评估结果对模型进行优化调整； S400，治疗效果预测：从多模态影像数据及临床信息里提取与治疗效果相关特征，构建特征向量，通过治疗效果预测公式构建预测模型，采用网格搜索对模型的超参数进行调优，经独立数据验证后，将新患者相应特征输入模型，获取对不同治疗方法的治疗效果预测结果； S500，个性化治疗方案推荐：构建神经系统疾病治疗知识图谱，整合诊断、预测结果及患者临床信息形成个性化治疗信息网络，运用智能决策算法根据网络生成初步的个性化治疗方案，在治疗过程中持续收集反馈信息更新网络，并根据治疗反馈信息更新网络并优化治疗方案。

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