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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第十四研究所申请的专利一种基于关键纤维束的轻度认知障碍症评估方法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：CN114842969B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202210294744.3，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种基于关键纤维束的轻度认知障碍症评估方法是由李绮雪;尹奎英;石静萍设计研发完成，并于2022-03-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于关键纤维束的轻度认知障碍症评估方法在说明书摘要公布了：一种基于关键纤维束的轻度认知障碍症评估方法，由于AD病人出现症状时已处于中晚期，且现有的治疗方法很难达到有效结果，只能延缓病症的发展，因此，对轻度认知障碍症MildCognitionImpairment,MCI处于健康与AD的中间阶段的评估具有重要意义。本发明选择弥散张量成像磁共振数据作为主研究对象，该模态是磁共振成像的特殊形式，是目前唯一有效观察和追踪大脑白质纤维束的非侵入手段，反映的是大脑白质组织中的多项扩散属性。同时，与以往的对整幅磁共振图像进行特征提取的像素级特征不同，本发明创新性地采用的纤维束级特征，即提取轻度认知障碍症患者组和健康对照组具有显著性差异的关键纤维束进行特征融合，是传统轻度认知障碍症评估方法的一种补充手段，能够在现有技术上辅助对轻度认知障碍症的评估。

本发明授权一种基于关键纤维束的轻度认知障碍症评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于关键纤维束的轻度认知障碍症评估方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1利用纤维自动量化方法对轻度认知障碍症患者组样本和健康对照组样本个体的扩散磁共振图像进行全脑纤维束进行跟踪，剔除游离纤维束，获得初步全脑纤维束集，然后利用纤维束的感兴趣区域和概率图谱，剔除错误纤维，获得全脑白质纤维束集； 步骤2将每个关键纤维束内的每根纤维重采样到100个等距节点来量化纤维束中心部分的扩散特性，计算多项特征指标，然后统计并分析两组间纤维束的差异，得到存在显著性差异的关键纤维束组； 步骤3将存在差异的纤维束组的多项特征指标以特征向量表示，然后利用主成分分析法对提取的所有特征向量进行特征级融合，作为每个样本的多维特征向量； 步骤4将样本分为训练集和测试集，选择径向基核函数的支持向量机SVM，用训练集的特征向量对SVM分类器进行训练，训练完成后，将测试集的特征向量输入SVM分类器进行分类评估，并评价评估结果； 所述步骤1的具体包括： 步骤1.1采用的的纤维自动量化方法中的跟踪方法为确定性跟踪方法：给定一个或多个起始点，根据设定的计算方法搜索新的跟踪方向，不断向前传播，直到达到某些终止条件，最终得到一条纤维流线轨迹，对于终止条件，即全脑纤维束的各向异性指数值低于0.2或者纤维束弯曲角度大于45°时停止跟踪该纤维束，并剔除不符合跟踪条件的游离纤维束，获得初步全脑纤维束集； 步骤1.2利用纤维束的感兴趣区域和概率图谱，剔除错误纤维，获得全脑白质纤维束集的具体步骤如下： 设定纤维束起始和终止区域作为感兴趣区域，从全脑纤维中筛选出同时经过两个感兴趣区域的纤维，然后根据各个关键纤维束的概率图谱，剔除错误纤维，获得全脑白质纤维束集； 所述步骤2的具体包括： 步骤2.1采用多项特征指标来衡量大脑可塑性，分别是部分各向异性指数、平均弥散率、轴向扩散度和径向扩散度，利用张量模型计算体素内张量的特征值； 步骤2.2统计并分析两组间纤维束的差异，找出存在显著性差异的纤维束的具体步骤如下：采用独立样本T检验和皮尔逊检验对两组纤维束的多项特征指标进行分析，计算p-value值并做FDR校正，将p0.05视为具有统计学差异，由此得到存在显著性差异的关键纤维束组； 所述步骤3的具体包括： 步骤3.1提取样本的关键纤维束的多项特征指标平均值并组成该样本的特征向量，然后对其进行标准化处理，并计算相关系数矩阵的特征值和特征向量； 步骤3.2利用主成分分析法对上述提取的所有特征向量进行特征级融合，当n个主成分的累积贡献率超过90％时，选取这n个主成分完成特征级融合，最终每个样本以n个多维的特征向量表示。

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