買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標用IPTOP,全免費！專利年費監控用IP管家,真方便！

龍圖騰網獲悉北京師范大學申請的專利基于磁共振圖像的多尺度腦齡預測模型構建方法及應用獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120217901B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510685578.3，技術領域涉及：G06F30/27；該發明授權基于磁共振圖像的多尺度腦齡預測模型構建方法及應用是由舒妮;黃偉杰;劉禎釗;程健設計研發完成，并于2025-05-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于磁共振圖像的多尺度腦齡預測模型構建方法及應用在說明書摘要公布了：基于磁共振圖像的多尺度腦齡預測模型構建方法及應用，構建的腦齡預測模型泛化性和魯棒性更強，保持較高的預測精度，能預測全腦—子網絡—體素的腦齡，使得預測的腦齡在生理意義上具有更好的可解釋性，探索不同子網絡之間腦齡的差異以及其PAD與認知關聯的特異性模式，找到調控認知的特異性子網絡性，從體素水平看不同腦區的老化的差異性模式，模型的預測表現優于目前主流的神經網絡模型。方法包括：（1）數據收集；（2）數據預處理；（3）構建基于簡單全卷積神經網絡SFCN方法的全腦及功能子網絡腦齡預測模型；（4）構建基于ScaledDenseU?Net方法的體素水平腦齡預測模型；（5）腦齡偏差的偏置校正。

本發明授權基于磁共振圖像的多尺度腦齡預測模型構建方法及應用在權利要求書中公布了：1.基于磁共振圖像的多尺度腦齡預測模型構建方法，其特征在于：其包括以下步驟： （1）數據收集：健康被試者的T1加權磁共振圖像數據集作為訓練集，混合的T1加權磁共振圖像數據集作為測試集，混合的T1加權磁共振圖像數據集包含正常人、主觀認知下降、輕度認知障礙、阿爾茨海默病患者的T1加權磁共振圖像； （2）數據預處理：使用Freesurfer軟件對原始圖像進行預處理，包括頭動校正、非均勻場強度歸一化、線性配準、剝頭皮，再經過QSIPrep軟件包完成重采樣為分辨率2mm、尺寸為128×128×128的體素空間，再將Yeo功能分區模板非線性配準到個體空間，統一重采樣至2mm分辨率，用于提取視覺網絡、軀體運動網絡、背側注意力網絡、腹側注意力網絡、邊緣網絡、額頂網絡和默認模式網絡的七個功能子網絡； （3）構建基于簡單全卷積神經網絡SFCN方法的全腦及功能子網絡腦齡預測模型：分別以訓練集每個被試的2mm分辨率的全腦T1加權磁共振圖像，以及基于Yeo模板分割得到的七個功能子網絡圖像作為3D神經網絡的輸入，輸入圖像尺寸均為128×128×128，基于SFCN方法構建3D深度卷積神經網絡模型，通過一系列3D卷積層提取圖像中的高維特征，最后使用全連接層進行回歸，輸出預測的腦齡； （4）構建基于ScaledDenseU-Net方法的體素水平腦齡預測模型：使用配準到MNI標準空間的大小為91×109×91，分辨率為2mm的全腦T1加權磁共振圖像作為ScaledDenseU-Net方法模型的輸入，還將性別張量作為模型的輸入，模型的輸出是預測的腦齡圖，所述預測的腦齡圖是大小和分辨率與輸入圖像一致的T1加權磁共振圖像； （5）腦齡偏差的偏置校正：利用線性回歸的方法對腦齡偏差PAD進行偏置校正，偏置校正方法依賴于PAD與實際年齡的線性回歸模型，PAD偏置校正的公式如下： （1） 其中代表真實的年齡，是斜率，是截距，是PAD，有了線性回歸模型擬合的和之后，用預測的腦齡減去這個偏置得到校正后的腦齡，公式如下： （2） 其中代表校正后的腦齡，代表預測的腦齡，將公式2應用到測試集上得到測試集上校正后的腦齡，進而用校正后的腦齡減去預測的腦齡得到校正后的PAD。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人北京師范大學，其通訊地址為：100088 北京市海淀區新街口外大街19號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。