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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核磁共振的阿尔兹海默症治疗效果量化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：CN114748056B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202210292862.0，技术领域涉及：A61B5/055；该发明授权一种基于核磁共振的阿尔兹海默症治疗效果量化评估方法是由曲良承;尹奎英;石静萍;杜文韬设计研发完成，并于2022-03-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于核磁共振的阿尔兹海默症治疗效果量化评估方法在说明书摘要公布了：静息态核磁共振成像技术通过测量受试者大脑全局血氧饱和度描记大脑的活动，能够提供高空间分辨率的数据，虽然时间分辨率较低，但是在静息态下的老年人群体中，引入时间序列仍可以较好的观察到其单像素的血流动力走向，是对脑疾病干预和治疗的重要评估指标之一。基于单一脑区面向全脑的构建的神经环路特征也是一种fMRI数据重要的评估手段，即该脑区面向全脑在某一状态下的生理交互量化。本发明构建了一种针对阿尔兹海默症Alzheimer’sdisease,AD治疗过程中，基于静息态核磁共振FunctionMagneticResonanceImaging,fMRI技术对治疗效果量化评估的方法，该方法主要解决：1针对AD病人治疗过程中，康复效果难以量化的问题；2针对AD病人治疗过程中不同治疗模式对于病情康复效果的量化问题。

本发明授权一种基于核磁共振的阿尔兹海默症治疗效果量化评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于核磁共振的阿尔兹海默症治疗效果量化评估方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1：构建fMRI数据 1.1将数据分为AD组与健康对照组两个组，提取静息态fMRI数据，其中AD组提取治疗前后数据； 1.2基于matlab工具包spm对数据进行预处理； 步骤2：小脑神经环路评估 2.1利用matlab工具包dpabi构建以小脑为种子节点的神经环路特征； 2.2筛选AD组治疗前与健康对照组神经环路差异最大的10个脑区，将其数值筛选并重新整理为具有最大病灶特异性脑区向量数值； 2.3对每组向量数值进行权重计算，计算每个脑区数据占所有数据的权重占比； 2.4分别计算AD组治疗前后，在2.2得到10个脑区数据与健康对照组的绝对差值； 2.5计算AD组治疗后相对健康对照组的绝对差值与治疗前相对照的绝对差值的差异占比，并以总分为100按2.3得到的权重进行分配； 2.6将按照权重分配的数值整理求和，得到评估数值1； 步骤3：大脑血流动力评估 3.1引入时间序列，构建基于单像素的血流动力学函数； 3.2计算函数得到时间序列覆盖面积，在健康对照组选取面积数值前十并定位为具有最大特异性血流动力流向的区域； 3.3根据3.2定位的区域，整理AD组治疗前后的数据； 3.4计算健康对照组被试对象的十个血流动力函数一阶导数，将其归一化，得到权值分配； 3.5根据步骤3.4得到的权值，依据步骤2.4与2.5的方法计算AD组治疗前后血流动力学函数在其一阶导数下的数据评分，得到评估数值2； 步骤4：数据极值评估 4.1引入时间序列，构建宽度为5个采样时间点的宽幅窗； 4.2对数据使用宽幅窗进行划窗数据叠加，构建短时融合数据，并对该数据求窗数平均； 4.3分别筛选健康对照组中最大与最小的4个值并定位数值位置，构建极大值组与极小值组； 4.4根据4.3中的数值定位，构建AD组治疗前后数据的极大值组与极小值组； 4.5计算健康对照组中极大值组与极小值组的归一化权值分配； 4.6根据步骤4.5得到的权值，依据根据步骤2.4与2.5的方法计算AD组治疗前后脑活动极大值与极小值的数据评分，得到评估数值3； 步骤5：进行治疗量化评估 以4:3:3的权重融合评估数值1、2、3的评分，得出被试治疗效果评分。

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