发明专利已授权

一种基于多模态影像特征融合的轻度创伤性脑损伤分类方法

Name: 一种基于多模态影像特征融合的轻度创伤性脑损伤分类方法
Brand: 浙江工业大学
SKU: 2022108849463
Availability: InStock

📄 申请号：CN202210884946.3 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2022-07-26

公开号

CN115170540A

公开日

2022-10-11

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_00

IPC 分类号

G06T7_00 , G06T7_33 , G06V10_764 , G06V10_774 ,

技术画像

所属领域

医学图像处理医学图像处理多模态数据融合人工智能算法

应用场景

轻度创伤性脑损伤诊断, 医学影像分析, 计算机辅助诊断, 脑疾病筛查, 临床决策支持

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摘要

一种基于多模态影像特征融合的轻度创伤性脑损伤分类方法，针对单一模态影像信息不全面和与mTBI高度相关的特征不明确导致的目前mTBI缺乏客观辅助诊断方法的问题，融合了在TI结构像上提取的皮层体积，厚度，表面积特征和在dMRI上基于束提取的FA，MD，AD，RD，和OD，ICVF，ISOVF特征；一方面为了得到与mTBI高度相关的特征，选择FDR矫正后组间具有显著性差异的特征作为初步筛选出来的特征；另一方面为了降低特征维度使模型达到更好的拟合效果，将初步得到的特征作为逻辑回归模型的输入，最终得到权重不为0的特征训练的最优学习模型，模型泛化性能由测试集评估指标评定，通过此模型对到访者进行mTBI疾病预测，从而提供一种客观的辅助诊断方法。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN115170540A

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该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

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