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龙图腾网获悉中国科学院苏州生物医学工程技术研究所;无锡市儿童医院申请的专利联合多参数MRI特征的自闭症谱系障碍分类方法及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：CN117218451B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202311308855.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权联合多参数MRI特征的自闭症谱系障碍分类方法及系统是由戴亚康;蒋昊翔;彭博;王妙艳;刘苏锐;徐丹丹;宋娟设计研发完成，并于2023-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本联合多参数MRI特征的自闭症谱系障碍分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及联合多参数MRI特征的自闭症谱系障碍分类方法及系统，包括步骤：从T1图像提取脑脊液体积特征；从DTI图像提取沿血管周围间隙弥散张量特征、各向异性分数特征、DTI脑网络特征：将脑脊液体积特征、沿血管周围间隙弥散张量特征、各向异性分数特征、DTI脑网络特征输入分类模型进行分类，计算分类性能评价指标。本发明联合脑脊液体积、DTI‑ALPS、FA及脑网络节点效率的多种特征，更全面地描述自闭症患者类淋巴系统活性和脑白质结构改变。采用AutoGluon分类框架，采取多模型同时训练的模式，并利用多层堆栈集成的形式，利用预定义模型和超参数搜索空间，提升了分类方法的准确性。

本发明授权联合多参数MRI特征的自闭症谱系障碍分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种联合多参数MRI特征的自闭症谱系障碍分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 从T1图像提取脑脊液体积特征； 从DTI图像提取沿血管周围间隙弥散张量特征； 从DTI图像提取各向异性分数特征； 从DTI图像提取DTI脑网络特征： 将所述脑脊液体积特征、所述沿血管周围间隙弥散张量特征、所述各向异性分数特征、所述DTI脑网络特征输入训练好的分类模型进行分类，计算分类性能评价指标； 所述从DTI图像提取沿血管周围间隙弥散张量特征包括以下步骤： 对原始DTI图像进行格式转换； 提取DTI图像的文件，得到彩色编码的分数各向异性图和扩散率图，基于SWI衍生的静脉图像，确定静脉垂直于侧脑室的轴向层面； 根据颜色编码的主扩散方向图，在大脑左半球绘制感兴趣脑区，提取每个感兴趣脑区的x轴、y轴和z轴的扩散率值； 通过每个感兴趣脑区的x轴、y轴和z轴的扩散率值计算得到沿血管周围间隙弥散张量特征； 所述从DTI图像提取各项异性分数特征包括以下步骤： 对原始DTI图像进行格式转换； 对转换格式后的DTI图像进行预处理，生成扩散张量度量矩阵； 将脑白质纤维束解剖模板仿射配准到实验数据的各项异性分数图像上进行解剖定位； 计算解剖定位中相应区域的各项异性分数值，得到各向异性分数特征； 所述各项异性分数特征的计算公式为： 其中，λ1、λ2、λ3表示椭球形的三个方向径线，代表了最长轴径线、最短轴径线和中间轴径线。

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