买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国医科大学附属盛京医院;东北大学申请的专利一种对BIPI患儿脑瘫风险预测的方法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：CN120148853B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510221571.6，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种对BIPI患儿脑瘫风险预测的方法是由侯阳;齐守良;黄鹤;陈善男;扈一明;张桂香;齐茗馨;祁英;尚靳;马跃设计研发完成，并于2025-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种对BIPI患儿脑瘫风险预测的方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种对BIPI患儿脑瘫风险预测的方法。该方法包括：获取数据集；数据集为BIPI患儿的脑MRI图像；搭建BIPI患儿的病灶自动分割模型；得到病灶分割结果；构建KD分级预测模型；得到Kidokoro评分结果；构建病灶特征提取网络模型；自动提取数据集对应的BIPI患儿的脑MRI图像的影像特征；构建BIPI患儿脑瘫风险预测模型，并将量化转换后的GMs评估结果作为该预测模型的输出；将数据集对应的脑MRI图像的影像特征，量化转换后的Kidokoro评分结果、围产期临床指标数据整合成一个组合体，将该组合体作为该预测模型的输入；得到BIPI患儿脑瘫风险预测结果。本发明的BIPI患儿脑瘫风险预测模型纳入了多维因素对BIPI患儿脑瘫风险进行了综合评估，创新性地提高了对早期预测的准确性和实用性。

本发明授权一种对BIPI患儿脑瘫风险预测的方法在权利要求书中公布了：1.一种对BIPI患儿脑瘫风险预测的方法，其特征在于，包括： 步骤S1：获取数据集；其中，所述数据集为BIPI患儿的脑MRI图像；所述脑MRI图像的病灶感兴趣区均已被标注； 步骤S2：对所述数据集进行预处理； 步骤S3：将预处理后的数据集随机划分为第一训练集和第一测试集； 步骤S4：搭建BIPI患儿的病灶自动分割模型；其中，所述BIPI患儿的病灶自动分割模型为第一深度学习分割模型； 步骤S5：将所述第一训练集输入所述分割模型进行训练及优化，保存所述第一训练集对应的模型参数； 步骤S6：将所述第一测试集输入训练好的分割模型，自动得到所述第一测试集对应的病灶分割结果； 步骤S7：对所述数据集的BIPI患儿的脑MRI图像依据Kidokoro评分系统标准进行评分，以得到所述数据集对应的Kidokoro评分结果； 步骤S8：构建KD分级预测模型；其中，所述KD分级预测模型为第二深度学习分割模型； 步骤S9：将所述数据集的病灶分割结果作为所述KD分级预测模型的输入，将所述数据集对应的Kidokoro评分结果作为所述数据集的标签，以及将所述数据集的病灶分割结果随机划分为第二训练集和第二测试集； 步骤S10：将所述第二训练集输入所述KD分级预测模型进行训练及优化，保存所述第二训练集对应的模型参数； 步骤S11：将所述第二测试集输入训练好的KD分级预测模型，自动得到所述第二测试集对应的Kidokoro评分结果； 步骤S12：构建病灶特征提取网络模型；其中，病灶特征提取网络模型为卷积神经网络； 步骤S13：将所述数据集的病灶分割结果输入所述病灶特征提取网络模型时，自动提取所述数据集对应的BIPI患儿的脑MRI图像的影像特征； 步骤S14：获取所述数据集对应的BIPI患儿的围产期临床指标数据； 步骤S15：对所述围产期临床指标数据进行分类、分级； 步骤S16：获取所述数据集对应的GMs评估结果； 步骤S17：分别对所述数据集对应的Kidokoro评分结果、分类分级后的围产期临床指标数据、以及GMs评估结果进行量化转换； 步骤S18：构建BIPI患儿脑瘫风险预测模型，并将量化转换后的GMs评估结果作为所述BIPI患儿脑瘫风险预测模型的输出；其中，所述BIPI患儿脑瘫风险预测模型为第三深度学习分割模型； 步骤S19：将所述数据集对应的BIPI患儿的脑MRI图像的影像特征、量化转换后的Kidokoro评分结果、以及量化转换后的围产期临床指标数据整合成一个组合体，并将该组合体随机划分为第三训练集和第三测试集； 步骤S20：将所述第三训练集输入所述BIPI患儿脑瘫风险预测模型进行训练及优化，并保存模型参数； 步骤S21：将所述第三测试集输入训练好的BIPI患儿脑瘫风险预测模型，自动得到所述第三测试集对应的BIPI患儿脑瘫风险预测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国医科大学附属盛京医院;东北大学，其通讯地址为：110004 辽宁省沈阳市和平区三好街36号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。