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龙图腾网获悉长春中医药大学附属第三临床医院申请的专利用于认知功能损害分析的脑小血管影像识别分析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：CN121170859B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511688518.3，技术领域涉及：G06V40/14；该发明授权用于认知功能损害分析的脑小血管影像识别分析方法是由宫明哲;赵紫薇;黎明全;刘立影;季雪;李威;杨鹏飞;韩蛟郡设计研发完成，并于2025-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于认知功能损害分析的脑小血管影像识别分析方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种用于认知功能损害分析的脑小血管影像识别分析方法，该方法将对目标患者的脑小血管的CT图像进行下采样后的子图像，以及CT图像记为目标图像，根据每个目标图像中的像素点的梯度分布，获取初始疑似病灶边缘点；以每个初始疑似病灶边缘点为中心构建窗口，根据每个窗口内的像素点的梯度分布，利用大律法，获取每个窗口的局部梯度阈值，进而得到每个目标图像中的所有最终疑似病灶边缘点；对每个目标图像中的最终疑似病灶边缘点进行加权融合，得到CT图像中每个最终疑似病灶边缘点的融合梯度，进而对CT图像中的病灶进行边缘检测，提高了对CT图像中的脑小血管病病变区域进行识别的准确性。

本发明授权用于认知功能损害分析的脑小血管影像识别分析方法在权利要求书中公布了：1.用于认知功能损害分析的脑小血管影像识别分析方法，其特征在于，所述用于认知功能损害分析的脑小血管影像识别分析方法包括： 对目标患者的脑小血管的CT图像进行下采样，得到预设数量个子图像，将CT图像和所有子图像记为目标图像，针对任一目标图像，根据所述任一目标图像中的每个像素点的梯度分布，获取至少三个初始疑似病灶边缘点； 以每个初始疑似病灶边缘点为中心构建预设大小的窗口，根据每个窗口内的像素点的梯度分布，利用大律法，获取每个窗口的局部梯度阈值，用于对每个窗口内的像素点进行分类，得到所述任一目标图像中的所有最终疑似病灶边缘点； 根据每个目标图像中的最终疑似病灶边缘点的分布，以及每个最终疑似病灶边缘点的局部灰度分布，获取每个目标图像中的每个最终疑似病灶边缘点的融合权重； 根据每个目标图像中的每个最终疑似病灶边缘点的融合权重，得到CT图像中的每个最终疑似病灶边缘点的融合梯度，根据CT图像中的每个最终疑似病灶边缘点的融合梯度，对CT图像中的病灶进行边缘检测，得到病灶图像，用于目标患者的认知功能损害进行分析； 所述根据每个目标图像中的最终疑似病灶边缘点的分布，以及每个最终疑似病灶边缘点的局部灰度分布，获取每个目标图像中的每个最终疑似病灶边缘点的融合权重，包括： 根据每个目标图像中的最终疑似病灶边缘点的分布情况，获取每个目标图像的图像权重； 针对任一目标图像中的任一最终疑似病灶边缘点，计算所述任一最终疑似病灶边缘点的八邻域内的像素点的灰度值的方差，得到所述任一最终疑似病灶边缘点的局部灰度方差； 获取所述任一目标图像中的所有最终疑似病灶边缘点的局部灰度方差的累加值，计算所述任一最终疑似病灶边缘点的局部灰度方差在所述累加值中的占比，得到所述任一最终疑似病灶边缘点的边缘权重； 计算所述任一最终疑似病灶边缘点的边缘权重与所述任一目标图像的图像权重之间的乘积，得到所述任一最终疑似病灶边缘点的融合权重； 所述根据每个目标图像中的最终疑似病灶边缘点的分布情况，获取每个目标图像的图像权重，包括： 针对任一目标图像中的任一最终疑似病灶边缘点，根据所述任一最终疑似病灶边缘点的位置，将每个其他目标图像中与所述任一最终疑似病灶边缘点的位置相同，且被标记为最终疑似病灶边缘点的像素点组成边缘点集合，计算所述边缘点集合中的像素点数量在所有目标图像中的占比，得到所述任一目标图像中的任一最终疑似病灶边缘点的病灶边缘点概率； 获取所述任一目标图像中的每个最终疑似病灶边缘点的病灶边缘点概率，计算所述任一目标图像中所有像素点的梯度均值，将所述任一目标图像中的所有最终疑似病灶边缘点的病灶边缘点概率的均值与所述梯度均值之间的乘积作为所述任一目标图像的重要程度； 分别计算每个目标图像的重要程度，计算所述任一目标图像的重要程度在所有目标图像的重要程度的累加值中的占比，得到所述任一目标图像的图像权重。

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长春中医药大学附属第三临床医院，其通讯地址为：137000 吉林省长春市净月高新技术产业开发区净月大街1643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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