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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种脑沟异常的预测系统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：CN115294076B 。

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：202210960818.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种脑沟异常的预测系统是由李欣蔚;刘洪;刘志超;王伟;李章勇;陈望;陈勇设计研发完成，并于2022-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种脑沟异常的预测系统在说明书摘要公布了：本发明属于医学图像处理与分析领域，特别涉及一种脑沟异常的预测系统，包括：从多个采集站点获取孤独症儿童脑部MRI影像数据；对儿童脑部MRI影像数据进行大脑白质表面重建；根据重建后的大脑白质表面提取脑沟凹陷，并投影到标准球空间，构建脑沟图；根据构建的脑沟图提取脑沟的特征反映脑沟的几何特性和拓扑属性；异常脑沟模式分析单元结合获得的几何特性和拓扑属性，构建基于脑沟异常的脑沟异常值，并设置报警阈值，根据脑沟异常值与报警阈值的关系进行预测。本发明根据孤独症儿童的异常脑沟的几何特性和拓扑属性得出孤独症儿童的脑沟模式异常，在孤独症早期的脑沟模式变化波动较小的情况下本发明任然具有良好的识别效果。

本发明授权一种脑沟异常的预测系统在权利要求书中公布了：1.一种脑沟异常的预测系统，其特征在于，该系统包括异常脑沟模式检测单元，异常脑沟模式检测的过程包括以下步骤： S1：从多个采集站点获取孤独症儿童脑部MRI影像数据； S2：对获取的MRI影像数据进行被试排除； S3：对被试排除后的儿童脑部MRI影像数据进行大脑白质表面重建，得到重建后的大脑白质表面； S4：根据重建后的大脑白质表面提取脑沟凹陷，并将提取的脑沟凹陷投影到标准球空间，构建脑沟图； S5：根据构建的脑沟图提取脑沟的特征，得到脑沟的几何特性和拓扑属性； 对于脑沟图中的每个节点，提取该节点的位置、脑沟深度、脑沟盆地的边界长度和面积，根据该节点处的坐标、脑沟深度、脑沟盆地的边界长度和面积得到脑沟图的几何特性，并提取该节点的连接边数量，得到脑沟图的拓扑属性； S6：异常脑沟模式检测单元结合获得的几何特性和拓扑属性，构建基于脑沟异常的脑沟异常值，并设置报警阈值，根据脑沟异常值与报警阈值的关系进行预测； 结合获得的几何特性和拓扑属性，得到孤独症儿童脑沟模式的异常程度，具体包括： 根据脑沟图的几何特性和拓扑属性采用最小二乘支持向量机对每个Fibonacci点的不同邻域内的脑沟图进行判别分析： 约束于Xw+b＝y+∈ 得到Fibonacci点所有邻域的权重：w＝Ay； 通过权重w计算到Fibonacci点所有邻域的激励a： a＝sCovXw 综合Fibonacci点所有邻域的激励和权重，得到脑沟异常值ki： 其中，C表示提取的脑沟图的几何特性和拓扑属性构成的矩阵，y表示临床变量构成的向量，α表示控制拟合效果的超参数，‖‖表示正则化操作，∈表示松弛变量，b表示偏置量,s表示比例因子，s0，即a与CovXw呈正相关关系。

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