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龙图腾网获悉烟台大学申请的专利基于T2加权成像的婴儿脑龄预测方法、系统和设备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：CN119722644B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202411884261.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于T2加权成像的婴儿脑龄预测方法、系统和设备是由郑强;李梦笑;王璇设计研发完成，并于2024-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于T2加权成像的婴儿脑龄预测方法、系统和设备在说明书摘要公布了：本发明涉及图像分析技术领域，具体为基于T2加权成像的婴儿脑龄预测方法、系统和设备，为解决现有技术中婴儿脑龄预测准确度较低的技术问题，本发明首先基于T2加权成像，提取不同尺度下与年龄相关的脑部局部特征和脑部髓鞘特征，得到多尺度局部特征和多尺度髓鞘特征；然后，将多尺度的局部特征和多尺度的髓鞘特征，进行对应尺度的逐元素相加，增强两者在脑龄预测任务中的互补性和表征能力，得到多尺度髓鞘增强特征后进行自适应多分支特征融合处理，获得多尺度脑部融合特征；多尺度脑部融合特征与深层髓鞘特征的通道注意力信息进行逐元素相乘，得到全脑增强特征；最后，将全脑增强特征进行线性和非线性处理，得到婴儿脑龄预测结果。

本发明授权基于T2加权成像的婴儿脑龄预测方法、系统和设备在权利要求书中公布了：1.一种基于T2加权成像的婴儿脑龄预测方法，其特征在于，包括如下操作： S1、基于T2加权成像，得到全脑图像和白质图像； 获取全脑图像不同尺度的局部特征，得到浅层局部特征、中层局部特征和深层局部特征；具体为：将全脑图像分别进行下采样和密集特征堆叠处理，重复两次的下采样和密集特征堆叠处理，重复三次的下采样和密集特征堆叠处理，得到浅层局部特征、中层局部特征和深层局部特征； 获取白质图像不同尺度的髓鞘信息，得到浅层髓鞘特征、中层髓鞘特征和深层髓鞘特征； S2、将浅层局部特征、中层局部特征、深层局部特征，分别与浅层髓鞘特征、中层髓鞘特征、深层髓鞘特征进行逐元素相加，得到浅层髓鞘增强特征、中层髓鞘增强特征、深层髓鞘增强特征； 浅层髓鞘增强特征、中层髓鞘增强特征和深层髓鞘增强特征经自适应多分支特征融合处理，得到多尺度脑部融合特征； 深层髓鞘特征经卷积和通道注意力处理，得到髓鞘通道注意力特征；髓鞘通道注意力特征与多尺度脑部融合特征经逐元素相乘，得到全脑增强特征； S3、全脑增强特征经线性和非线性处理，得到婴儿脑龄预测结果。

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