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龙图腾网获悉烟台大学申请的专利基于多模态信息融合的脑龄预测方法、系统、装置和介质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：CN119360124B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202411688405.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于多模态信息融合的脑龄预测方法、系统、装置和介质是由郑强;张辰晓;王璇设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态信息融合的脑龄预测方法、系统、装置和介质在说明书摘要公布了：本发明涉及脑龄预测、图像数据处理技术领域，具体为一种基于多模态信息融合的脑龄预测方法、系统、装置和介质，对预处理后的图像进行多尺度增强处理，结合多尺度特征和空间注意力信息，得到脑图像特征图，对脑区节点特征矩阵和邻接特征矩阵分别使用不同的特征提取方式，其中使用若干个不同的图卷积进行并行卷积处理提取脑区节点特征，使用边卷积处理、行卷积列卷积处理组合的方式提取邻接特征，拼接后得到脑影像组学特征图，并进一步对脑图像特征图和脑影像组学特征图进行特征拼接和跨模态特征融合处理，实现对大脑年龄的精准预测。

本发明授权基于多模态信息融合的脑龄预测方法、系统、装置和介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态信息融合的脑龄预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、基于获取的T1加权成像，对其进行预处理，得到预处理后的图像；对其进行灰质体积图分割和脑区划分后，获取每个脑区的影像组学特征，对应生成第一脑区节点特征矩阵，对所述每个脑区的影像组学特征进行加权求和，得到每个脑区的特征值，基于特征值之间的相关性，构建第一邻接特征矩阵； S2、将预处理后的图像依次经若干次多尺度增强处理，得到若干个特征增强图，对所述若干个特征增强图进行拼接处理，获得脑图像特征图； 所述多尺度增强处理为：将预处理后的图像分别经若干个不同的卷积路径进行并行卷积处理、相加融合处理后，得到多尺度特征图；对多尺度特征图依次进行通道特征增强处理和空间特征增强处理，获得特征增强图,将本次的特征增强图作为下一次多尺度增强处理中的预处理后的图像；所述若干次多尺度增强处理通道数随处理次数的增加进行递增； S3、将所述第一邻接特征矩阵依次进行二值化处理、稀疏化处理后，进行邻居节点特征的聚合，得到聚合特征，经若干个不同的图卷积对聚合特征进行并行卷积处理、相加融合处理后，依次进行第一特征压缩处理、与第一脑区节点特征矩阵的残差连接处理和第二特征压缩处理，得到第二脑区节点特征矩阵； 将所述第一邻接特征矩阵进行图池化处理后，依次进行若干次边卷积处理，获得特征增强邻接矩阵，对所述特征增强邻接矩阵与第一邻接特征矩阵残差连接处理后依次进行行卷积处理和列卷积处理，得到第二邻接特征矩阵； 对第二脑区节点特征矩阵和第二邻接特征矩阵分别进行展平处理、降维处理后进行拼接，得到脑影像组学特征图； S4、对脑图像特征图经卷积压缩处理、展平处理后，与脑影像组学特征图在通道维度上进行拼接处理，得到初步融合特征，对初步融合特征和脑影像组学特征图分别进行线性变换后，进行注意力机制处理得到加权融合特征，基于加权融合特征进行分类，获得脑龄预测结果。

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