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龙图腾网获悉江南大学申请的专利脑铁沉积空间分布模式智能识别与分型方法及其系统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：CN121661047B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202610162927.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权脑铁沉积空间分布模式智能识别与分型方法及其系统是由马涛;郭子铭;焦尊隆;季程鸿;朱夕陈;陆颖彤;李蓉设计研发完成，并于2026-02-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本脑铁沉积空间分布模式智能识别与分型方法及其系统在说明书摘要公布了：本发明涉及医学图像处理与人工智能技术领域，公开了脑铁沉积空间分布模式智能识别与分型方法及其系统，该方法包括：对全脑QSM图像进行空间标准化和脑区分割；通过多尺度空间注意力特征提取网络生成空间分布特征向量；采用空间邻域约束的模糊聚类算法将铁沉积模式划分为皮层型、深部核团型、脑室周围型和弥漫型；建立铁沉积模式与血管性认知障碍病因亚型的映射关系；评估双侧半球铁沉积不对称性，本发明实现了脑铁沉积空间分布模式的自动识别与分型，模式识别准确率达85%以上，为血管性认知障碍病因分型提供辅助诊断依据。

本发明授权脑铁沉积空间分布模式智能识别与分型方法及其系统在权利要求书中公布了：1.脑铁沉积空间分布模式智能识别与分型方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，QSM图像预处理步骤：获取受试者的全脑定量磁敏感图图像，对所述全脑定量磁敏感图图像进行空间标准化处理，将所述全脑定量磁敏感图图像配准至标准脑模板空间，并对配准后的图像进行脑区分割，生成脑区分割掩模； 步骤S2，空间分布特征提取步骤：将预处理后的定量磁敏感图图像和所述脑区分割掩模输入多尺度空间注意力特征提取网络，通过多尺度卷积层提取不同感受野范围内的铁沉积空间分布特征，通过空间注意力机制对不同脑区的特征进行加权融合，生成空间分布特征向量，并基于所述脑区分割掩模统计各分区的磁敏感值分布特征，生成分区磁敏感统计特征； 步骤S3，铁沉积模式聚类分型步骤：将所述空间分布特征向量和所述分区磁敏感统计特征输入自适应铁沉积模式聚类模型，基于空间邻域约束的模糊聚类算法将铁沉积空间分布模式划分为皮层型、深部核团型、脑室周围型和弥漫型，输出铁沉积模式标签和模式置信度得分； 步骤S4，不对称指数分析步骤：基于所述脑区分割掩模将定量磁敏感图图像划分为左侧半球区域和右侧半球区域，分别统计左侧半球区域和右侧半球区域的磁敏感值分布特征，计算双侧半球的不对称指数以量化左右半球铁沉积差异程度，所述不对称指数用于识别单侧血管病变相关的不对称性铁代谢异常； 步骤S5，病因亚型关联映射步骤：基于所述铁沉积模式标签、所述模式置信度得分以及步骤S4输出的不对称指数，通过病因亚型概率映射网络建立铁沉积模式与血管性认知障碍病因亚型的关联关系，输出病因亚型概率向量，并基于所述病因亚型概率向量生成病因分型辅助提示信息。

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