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龙图腾网获悉深圳技术大学申请的专利脑神经功能损伤检测方法及装置、电子设备和存储介质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：CN115393274B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202210858288.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权脑神经功能损伤检测方法及装置、电子设备和存储介质是由康雁;曾学强;卢佳锡;缪晓强;阿斯木;杨英健;郭英委设计研发完成，并于2022-07-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本脑神经功能损伤检测方法及装置、电子设备和存储介质在说明书摘要公布了：本公开涉及一种脑神经功能损伤检测方法及装置、电子设备和存储介质。所述脑神经功能损伤检测方法包括：获取脑灌注影像的脑组织区域；提取所述脑组织区域的动态影像特征；基于所述动态影像特征得到针对第一目标的第一特征以及针对第二目标的第二特征，所述第一目标为是否患有脑卒中，第二目标为脑功能损伤程度的评价指标；基于所述第一特征和第二特征，确定所述脑神经功能是否损伤。本公开实施例可实现脑神经功能损伤的自动检测，并提高了检测精度。

本发明授权脑神经功能损伤检测方法及装置、电子设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种脑神经功能损伤检测方法，其特征在于，包括： 获取脑灌注影像的脑组织区域； 提取所述脑组织区域的动态影像特征； 基于所述动态影像特征得到针对是否患有脑卒中对应的第一特征及针对脑功能损伤程度的评价指标对应的第二特征；在基于所述动态影像特征得到针对是否患有脑卒中对应的第一特征及针对脑功能损伤程度的评价指标对应的第二特征之前，确定提取所述第一特征和所述第二特征对应的最优特征组合策略，包括：获取脑灌注影像集中脑灌注影像的动态影像特征和目标变量；其中，所述目标变量包括是否患有脑卒中和脑功能损伤程度的评价指标；基于预设特征选择方法和至少两种特征降维方法对所述动态影像特征执行特征处理，得到第一选择特征及至少两组第一降维特征；基于多种组合策略对所述第一选择特征及所述两组第一降维特征执行特征组合处理，得到多个组合特征；利用分类模型和所述目标变量评估所述多个组合特征，将分类得分最高的组合特征对应的组合策略确定为所述第一特征和所述第二特征对应的最优特征组合策略； 基于所述第一特征和所述第二特征，确定所述脑神经功能是否存在损伤，包括：在所述第一特征表征所述脑灌注影像存在脑卒中病灶和所述第二特征表征所述脑灌注影像存在神经功能损伤的情况下，确定存在所述脑神经功能损伤；否则，在第一特征和第二特征表征相反的情况下，获取所述第一特征表征患有脑卒中对应的第一概率及所述第二特征表征存在脑神经损伤对应的第二概率；基于所述第一概率和第二概率的均值确定第三特征；若所述第三特征大于判断阈值，确定存在所述脑神经功能损伤；否则，确定不存在脑神经功能损伤。

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