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龙图腾网获悉中国科学院苏州生物医学工程技术研究所;济南国科医工科技发展有限公司申请的专利一种基于脑血管知识的多层次数据融合方法及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：CN116894800B 。

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：202310876159.9，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权一种基于脑血管知识的多层次数据融合方法及系统是由戴亚康;耿辰;戴斌;周志勇;刘燕设计研发完成，并于2023-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于脑血管知识的多层次数据融合方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据融合技术领域，公开了一种基于脑血管知识的多层次数据融合方法及系统，方法包括：对脑影像数据进行分割得到脑血管分割数据并对其进行中心线提取得到脑血管树中心线数据；对脑血管分割和脑血管知识数据分层处理后，采用血管预处理算法集进行特征量化得到对应分层量化特征并设定其权重；结合脑血管树中心线数据，根据分层量化特征进行特征图融合，得到数据融合特征图并基于其各节点的位置进行子图构建，得到各节点子图并对其进行节点权重更新，得到对应加权子图并融合得到节点权重调整特征图，形成多层次血管知识融合数据并结合预设模型的性能来得到最优的多层次血管知识融合数据，明确了多层次血管知识融合数据的最佳处理路径。

本发明授权一种基于脑血管知识的多层次数据融合方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于脑血管知识的多层次数据融合方法，其特征在于，所述方法包括： 获取脑影像数据和脑血管知识数据，其中，所述脑血管知识数据为文本数据，包括：临床指南、医疗相关书籍、临床就诊记录和病历；所述脑影像数据包括：CT图像、磁共振血管成像图像和时间飞跃磁共振血管成像图像； 对所述脑影像数据进行分割处理，得到脑血管分割数据，并对其进行中心线提取得到脑血管树中心线数据，包括： 对脑影像数据依次进行血管增强、自动去骨、种子点提取、种子点区域密度分布统计和区域增长的处理，得到脑血管分割数据； 对脑血管分割数据进行二值化处理和腐蚀处理，得到脑血管树中心线数据，其有向图包含血管的节点、连接关系以及节点类型，所述节点类型包括：血管分叉点、血管上点和血管终点； 对所述脑血管分割数据和脑血管知识数据分别进行分层处理，包括： 按照血管结构对脑血管分割数据和脑血管知识数据进行全局至局部的血管分区，包括：全脑、血管树、动脉区域、动脉分段、病灶局部；其中，动脉区域分为大脑前动脉、大脑中动脉、大脑后动脉、颈内动脉、椎动脉、基底动脉、大脑前循环、大脑后循环和脉络膜前动脉； 在所述动脉区域的各区域内再进行血管分段； 根据分层处理后的脑血管知识数据，采用血管预处理算法集对分层处理后的脑血管分割数据进行特征量化，得到对应的分层量化特征并设定其对应的权重，包括： 对于分层处理后的所有脑血管知识数据相应的脑血管分割数据的图像特征，筛选血管预处理算法集中适应的算法对相应的脑血管分割数据进行量化处理，提取得到对应的分层量化特征；所述分层量化特征的层次包括：血管分区、血管分段、图像特征数据和测量特征数据；所述血管预处理算法集为含有多种用于处理血管图像、提取血管特征的算法集合，包括：边缘算子、纹理特征提取算法、密度分布、阈值分割、几何测量和滤波器； 根据脑血管知识数据的血管分区和血管分段的分层处理结果来设定分层量化特征的权重； 结合脑血管树中心线数据，根据所述分层量化特征进行特征图融合，得到数据融合特征图； 基于所述数据融合特征图中各节点的位置进行子图构建，得到各节点子图； 对各节点子图进行节点权重更新得到对应的加权子图，对各个加权子图进行融合得到节点权重调整特征图，形成多层次血管知识融合数据；根据多层次血管知识融合数据和预设模型的性能得到最优的多层次血管知识融合数据。

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