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龙图腾网获悉北京老年医院申请的专利一种颅脑功能核磁图像的海马体异常萎缩识别处理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：CN119941631B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202411865853.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种颅脑功能核磁图像的海马体异常萎缩识别处理方法是由胡月青;吕继辉;马宗娟设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种颅脑功能核磁图像的海马体异常萎缩识别处理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种颅脑功能核磁图像的海马体异常萎缩识别处理方法，包括获取待处理的颅脑功能核磁共振图像数据；对所述颅脑功能核磁共振图像数据进行预处理，得到预处理后颅脑功能核磁共振图像数据；提取所述预处理后颅脑功能核磁共振图像数据中的海马体区域；基于所述海马体区域建立海马体三维图像；基于深度学习网络对海马体区域的所述海马体三维图像进行特征提取，得到特征提取结果；根据所述特征提取结果，对海马体区域进行异常萎缩分类识别，得到分类识别结果。

本发明授权一种颅脑功能核磁图像的海马体异常萎缩识别处理方法在权利要求书中公布了：1.一种颅脑功能核磁图像的海马体异常萎缩识别处理方法，其特征在于，包括如下操作步骤： 获取待处理的颅脑功能核磁共振图像数据； 对所述颅脑功能核磁共振图像数据进行预处理，得到预处理后颅脑功能核磁共振图像数据，包括：采用非局部均值滤波算法对颅脑功能核磁共振图像数据进行去噪处理，得到去噪后的颅脑功能核磁共振图像数据；将去噪后的颅脑功能核磁共振图像数据进行灰度值标准化处理，得到灰度标准化后的颅脑功能核磁共振图像数据；采用仿射变换方法将灰度标准化后的颅脑功能核磁共振图像数据与预设的标准模板进行空间配准，得到配准后的图像； 对所述配准后的图像进行傅里叶变换处理，得到低频图像； 基于所述低频图像作为初始估计通过N4ITK算法进行迭代优化处理操作，得到预处理后颅脑功能核磁共振图像数据，包括： S1：初始化迭代参数；所述迭代参数包括低频图像、偏差场矩阵、B样条网格间距d、正则化权重系数、样条基函数矩阵W、学习率以及能量数值函数； 所述能量数值函数Ei,j的计算方式为： ； 式中，和分别是用于计算的样条基函数和偏差场的数量； S2：基于所述低频图像及所述偏差场矩阵进行计算得到第一待确定校正图像； S3：基于预设大小的搜索窗口对所述第一待确定校正图像进行搜索获取局部区域图像矩阵；基于所述局部区域图像矩阵以及所述能量数值函数计算局部能量数值； S4：判断所述局部能量数值是否大于预设的局部能量数值最小阈值；若是，则基于所述学习率对所述局部能量数值对应的局部区域图像矩阵进行局部迭代优化，得到优化后的局部区域图像矩阵； S5：基于所述优化后的局部区域图像矩阵构建得到第二待确定校正图像；基于所述第二待确定校正图像以及所述低频图像进行偏差场估计，得到更新后的偏差场矩阵；基于所述第二待确定校正图像以及所述更新后的偏差场矩阵通过能量数值函数计算得到校正后的能量数值； S6：判断所述校正后的能量数值是否小于或等于预设的总能量函数最低阈值；若是，则输出所述第二待确定校正图像为预处理后颅脑功能核磁共振图像数据；若否，则返回上述S2的操作，进行重新迭代，直至输出预处理后颅脑功能核磁共振图像数据； 提取所述预处理后颅脑功能核磁共振图像数据中的海马体区域；基于所述海马体区域建立海马体三维图像； 基于深度学习网络对所述海马体三维图像进行特征提取，得到特征提取结果； 根据所述特征提取结果，对海马体区域进行异常萎缩分类识别，得到分类识别结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京老年医院，其通讯地址为：100080 北京市海淀区温泉路118号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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