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龙图腾网获悉陕西中医药大学附属医院申请的专利基于多模态影像的颅脑损伤区域精准识别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：CN121306515B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511860709.3，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权基于多模态影像的颅脑损伤区域精准识别方法是由张毅;张昭;杜学鹏;宋飞;唐庆范;王欣悦设计研发完成，并于2025-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态影像的颅脑损伤区域精准识别方法在说明书摘要公布了：本申请公开了基于多模态影像的颅脑损伤区域精准识别方法，涉及颅脑损伤区域识别技术领域，该方法包括：进行颅脑损伤识别需求评估，确定适配识别精度和适配识别时限；根据所述基础信息、当前体征数据和历史冲击特征进行颅脑损伤状态预测；基于预测颅脑损伤状态分布进行多模态影像的组合方案寻优，确定最优影像组合方案；对目标患者进行数据采集得到多模态影像集，根据多模态影像集对所述目标患者进行颅脑损伤区域识别。解决了现有颅脑损伤区域识别方法依赖单一模态影像数据导致精度受限以及缺乏合理影像组合规划，导致识别效率低下的技术问题。

本发明授权基于多模态影像的颅脑损伤区域精准识别方法在权利要求书中公布了：1.基于多模态影像的颅脑损伤区域精准识别方法，其特征在于，方法包括： 基于目标患者的基础信息、当前体征数据、历史冲击特征和当前临床场景进行颅脑损伤识别需求评估，确定适配识别精度和适配识别时限，包括： 按照预设特征宽容阈值对所述基础信息和当前体征数据进行特征扩展，确定基础信息区间和体征数据区间； 以所述基础信息区间、体征数据区间、历史冲击特征和当前临床场景为检索约束条件，检索历史合格颅脑损伤识别记录，筛选得到样本损伤识别精度集和样本损伤识别时长集，并计算得到样本损伤识别精度均值和样本损伤识别时长均值； 将所述样本损伤识别精度均值作为适配识别精度，将所述样本损伤识别时长均值作为适配识别时限； 根据所述基础信息、当前体征数据和历史冲击特征进行颅脑损伤状态预测，获取预测颅脑损伤状态分布； 以大于所述适配识别精度且小于所述适配识别时限为约束，以最大化识别精度和识别效率为目标，基于所述预测颅脑损伤状态分布进行多模态影像的组合方案寻优，确定最优影像组合方案，包括： 获取用于颅脑损伤识别的预设影像类型空间，基于所述预设影像类型空间进行多模态影像的组合方案枚举，生成若干个初始影像组合方案； 根据所述若干个初始影像组合方案分别进行识别精度、识别时长预测，输出若干个预测识别精度和若干个预测识别时长，包括： 在所述若干个初始影像组合方案中随机选取第一初始影像组合方案； 基于历史合格颅脑损伤识别记录，采集所述第一初始影像组合方案的若干个第一历史识别时长，均值计算得到第一历史识别时长均值作为第一预测识别时长； 基于深度学习构建颅脑损伤识别精度预测器，根据所述基础信息、当前体征数据、历史冲击特征，对所述第一初始影像组合方案进行损伤识别精度预测，输出第一预测识别精度； 基于所述若干个预测识别精度和若干个预测识别时长，以大于所述适配识别精度且小于所述适配识别时限为约束，对所述若干个初始影像组合方案进行筛选，获取多个合格影像组合方案； 基于所述预测颅脑损伤状态分布、若干个预测识别精度和若干个预测识别时长，以最大化识别精度和识别效率为目标，对所述多个合格影像组合方案进行方案质量评估，选取最大质量系数对应的合格影像组合方案作为最优影像组合方案； 按照所述最优影像组合方案对所述目标患者进行数据采集得到多模态影像集，根据所述多模态影像集对所述目标患者进行颅脑损伤区域识别； 其中，基于所述预测颅脑损伤状态分布、若干个预测识别精度和若干个预测识别时长，以最大化识别精度和识别效率为目标，对所述多个合格影像组合方案进行方案质量评估，包括： 根据若干个预测损伤强度配置若干个损伤影响权重，其中，所述损伤影响权重和所述预测损伤强度正相关； 基于历史合格颅脑损伤识别记录和预设影像类型空间，分别对若干个预测颅脑损伤类型和多个预设影像类型进行识别关联度评估，得到若干个识别关联度集； 根据所述若干个损伤影响权重对所述若干个识别关联度集进行补偿调整，得到若干个识别补偿关联度集； 基于所述若干个识别补偿关联度集，对每个合格影像组合方案中包含的多个影像对应的识别补偿关联度进行相加求和，得到多个总关联度； 基于所述若干个预测识别精度和若干个预测识别时长，以最大化识别精度和识别效率为目标，对所述多个合格影像组合方案进行方案质量评估，输出多个方案适应度，其中，所述方案适应度和所述预测识别精度正相关，和所述预测识别时长负相关； 根据所述多个总关联度和多个方案适应度，对所述多个合格影像组合方案进行方案质量评估，输出多个方案质量系数，其中，对所述多个总关联度和多个方案适应度进行无量纲处理和加权计算，得到多个方案质量系数。

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陕西中医药大学附属医院，其通讯地址为：712000 陕西省咸阳市秦都区渭阳西路副2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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。