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龙图腾网获悉湖北工业大学申请的专利一种基于深度不平衡回归的胎儿大脑脑龄估计方法及装置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：CN116664504B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202310584634.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于深度不平衡回归的胎儿大脑脑龄估计方法及装置是由周然;刘洋;冯子腾;杨智;黄忠唯;甘海涛设计研发完成，并于2023-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度不平衡回归的胎儿大脑脑龄估计方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度不平衡回归的胎儿大脑脑龄估计方法及装置，该方法包括：将标签引入到胎儿大脑磁共振图像训练集中，使用标签分布平滑策略获取有效标签密度分布；建立多尺度分层分割胎儿大脑特征提取回归网络；构建回归焦点均方误差损失函数，采用有效标签密度对回归焦点均方误差损失函数重新加权；构建等级排序相似度正则化器；以重新加权后的焦点均方误差回归损失函数作为主函数，等级排序相似度正则化器作为平衡正则化项，构造胎儿大脑特征提取回归网络的总损失函数。该方法可以显著地提升回归模型的性能，可以让模型更好地学习回归年龄标签的连续信息，获得更低的平均绝对误差，有助于识别大脑发育的异常以及降低不良发育的风险。

本发明授权一种基于深度不平衡回归的胎儿大脑脑龄估计方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度不平衡回归的胎儿大脑脑龄估计方法，其特征在于：其包括以下步骤： S1.获取原始胎儿大脑磁共振图像数据集，通过直方图均衡化对原始胎儿大脑磁共振图像进行预处理，得到胎儿大脑磁共振图像训练集； S2.将标签引入到胎儿大脑磁共振图像训练集中，使用标签分布平滑策略获取有效标签密度分布； S3.建立多尺度分层分割胎儿大脑特征提取回归网络； S4.构建回归焦点均方误差损失函数，采用有效标签密度对回归焦点均方误差损失函数重新加权，具体方式是将有效标签密度的倒数作为一个权重乘到回归焦点均方误差损失函数中，重新加权的回归焦点均方误差损失函数的表达式为： ， 其中，代表重新加权的回归焦点均方误差损失函数，为第i个胎儿大脑磁共振图像的平均绝对误差，和为超参数，缩放因子是Sigmoid函数，其将绝对误差映射到[0,1]的范围，代表的是标签的有效标签密度，表示每次加载的训练样本数目； S5.构建等级排序相似度正则化器； S6.以重新加权后的焦点均方误差回归损失函数作为主函数，等级排序相似度正则化器作为平衡正则化项，构造胎儿大脑特征提取回归网络的总损失函数； S7.将胎儿大脑磁共振图像训练集代入多尺度分层分割胎儿大脑特征提取回归网络中进行迭代训练，不断更新总损失函数的损失值，得到最佳的权重参数并保存； S8.基于训练好的多尺度分层分割胎儿大脑特征提取回归网络估计胎儿大脑脑龄。

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