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龙图腾网获悉无锡市惠山区人民医院申请的专利颈丛神经病变自动检测方法及检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：CN119942225B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202510109905.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权颈丛神经病变自动检测方法及检测系统是由储伟;汪佩;周立娟;石威设计研发完成，并于2025-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本颈丛神经病变自动检测方法及检测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了颈丛神经病变自动检测方法及检测系统，属于医学影像处理技术领域。所述方法结合颈部MRI冠状位图像，基于空间感知稀疏Transformer构建颈丛神经病变自动检测模型并训练标注完成的数据，得到训练完成的网络模型；利用训练好的模型测试未标注的图像，实现颈丛神经区域的准确分割，以及颈丛神经异常或正常的二分类。本发明可以高通量地分割颈丛神经区域，实现颈丛神经病变的自动检测，具有较强的鲁棒性和良好的泛化能力。本发明的颈丛神经病变自动检测方法，能够显著提高颈丛神经病变检测的准确性与效率，为临床诊断提供强有力的辅助工具，并有望填补该领域的技术空白。

本发明授权颈丛神经病变自动检测方法及检测系统在权利要求书中公布了：1.一种颈丛神经病变自动检测方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1：获取颈部MRI图像并进行预处理； 步骤2：利用颈丛神经估计模块对颈部MRI图像进行处理，初步定位颈丛神经，获取包含其位置信息的粗略图； 步骤3：利用双向特征传播模块纠正提取颈丛神经位置信息过程中的偏差，提高从MRI序列中聚合信息的能力； 所述双向特征传播模块使用特征感知对齐模块，基于颈丛神经特征编码器，生成聚合特征，并向前后层序列流传播； 步骤4：基于空间感知稀疏Transformer实现高性能的同时利用MRI序列中的远端信息； 所述空间感知稀疏Transformer使用空间感知注意力层，基于聚合特征，捕获MRI层序列远端信息的特征，生成精炼特征； 步骤5：利用颈丛神经特征解码器，基于精炼特征预测颈丛神经区域的分割结果； 步骤6：利用分类诊断模块，基于精炼特征进行异常预测，实现颈丛神经异常或正常的二分类； 所述步骤2包括： 步骤21：将3D颈部MRI图像的每一层2D图像通过平均池化得到下采样的3D颈部MRI层序列 步骤22：根据采用python中的Opencv包估计前向序列流和后向序列流 步骤23：基于所述前向序列流和后向序列流所述颈丛神经估计模块为每一层序列生成非归一化的粗略图 At＝1-Bt 其中，O1→0＝0，OT→T+1＝0，i和t分别表示层流的通道和步长，At是Bt经归一化操作得到的精细图，由此实现颈丛神经位置信息的初步定位； 所述步骤3包括： 步骤31：将所述3D颈部MRI图像的每一层2D图像输入颈丛神经特征编码器，得到不同尺度的特征，所述双向特征传播模块基于编码器提取出的不同层次特征对应不同的传播分支； 步骤32：假设当前层序列为第t层，在正向传播过程中，对于第j个传播分支，当前层序列的聚合特征通过以下方式得到： 其中，FAM代表特征感知对齐模块，表示第j-1个分支第t层序列的聚合特征，和分别表示前一层和前两层序列生成的特征，Ot→t-1表示前一层到当前层的序列流，Ot→t-2表示前两层到当前层的序列流，W表示反向配准操作，Αt-1和Αt-2分别表示前一层和前两层序列的精细图； 上述过程按照层序列依次向前推进，直到t＝T； 向后传播过程与向前传播过程相似，但方向相反。

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