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龙图腾网获悉陕西省人民医院(陕西省临床医学研究院)申请的专利一种用于脑卒中患者复发风险评估的训练集扩展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：CN120612566B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202511113718.6，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种用于脑卒中患者复发风险评估的训练集扩展方法是由王乐;王晓辉;张瑜;马敏江;蒋锋;常莎设计研发完成，并于2025-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于脑卒中患者复发风险评估的训练集扩展方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像分析技术领域，具体涉及一种用于脑卒中患者复发风险评估的训练集扩展方法，该方法包括：获取由不同复发风险等级下的历史影像构成的初始训练集；基于不同历史影像之间的相似情况进行聚类，并确定每个目标簇对应的复发风险等级；对每个目标簇内的历史影像进行划分；确定每个目标簇内每个核心可能影像对应的目标核心程度；确定每个目标簇内每个核心可能影像对应的特征满足度；根据每个目标簇内所有核心可能影像对应的目标核心程度和特征满足度，从每个目标簇内筛选出目标核心影像，并基于所有目标核心影像，对初始训练集进行扩展。本发明通过对历史影像进行分析，实现了训练集扩展，并提高了训练集扩展的合理性。

本发明授权一种用于脑卒中患者复发风险评估的训练集扩展方法在权利要求书中公布了：1.一种用于脑卒中患者复发风险评估的训练集扩展方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取由不同复发风险等级下的历史影像构成的初始训练集； 基于不同历史影像之间的相似情况进行聚类，得到目标簇，并根据每个目标簇内属于不同复发风险等级的历史影像的数量，确定每个目标簇对应的复发风险等级； 根据每个目标簇内所属复发风险等级与所属目标簇对应的复发风险等级相邻的历史影像的分布情况，对每个目标簇内的历史影像进行划分，得到边界可能影像和核心可能影像； 根据每个目标簇内边界可能影像和核心可能影像之间的相似情况，确定每个目标簇内每个核心可能影像对应的目标核心程度； 根据每个目标簇内每个核心可能影像与其他目标簇内核心可能影像对应的目标核心程度，确定每个目标簇内每个核心可能影像对应的特征满足度； 根据每个目标簇内所有核心可能影像对应的目标核心程度和特征满足度，从每个目标簇内筛选出目标核心影像，并基于所有目标核心影像，对初始训练集进行扩展； 所述根据每个目标簇内每个核心可能影像与其他目标簇内核心可能影像对应的目标核心程度，确定每个目标簇内每个核心可能影像对应的特征满足度，包括： 将任意一个目标簇，确定为标记簇，将所述标记簇内任意一个核心可能影像，确定为标记核心可能影像，并将所有目标簇中除了所述标记簇之外的每个目标簇，确定为参考簇； 根据所述标记核心可能影像与每个参考簇内各个核心可能影像对应的目标核心程度之间的差异情况，确定所述标记核心可能影像在每个参考簇下的匹配影像； 根据所述标记核心可能影像与其在每个参考簇下的匹配影像之间的SSIM值，确定所述标记核心可能影像在每个参考簇下的目标距离指标，其中，SSIM值与目标距离指标呈负相关关系； 基于所述标记簇对应的复发风险等级和所有参考簇对应的复发风险等级，对所有参考簇进行排序，得到每个参考簇对应的序号； 将任意一个参考簇，确定为待定簇，若与所述待定簇对应的序号相邻的参考簇至少有两个，并且所述标记核心可能影像在所述待定簇下的目标距离指标，大于或等于所述标记核心可能影像在所述待定簇的前一个参考簇下的目标距离指标；所述标记核心可能影像在所述待定簇的后一个参考簇下的目标距离指标，大于或等于所述标记核心可能影像在所述待定簇下的目标距离指标；则将所述待定簇，确定为候选簇； 若与所述待定簇对应的序号相邻的参考簇有一个，并且与所述待定簇对应的序号相邻的参考簇是所述待定簇的前一个参考簇；所述标记核心可能影像在所述待定簇下的目标距离指标，大于或等于所述标记核心可能影像在所述待定簇的前一个参考簇下的目标距离指标；则将所述待定簇，确定为候选簇； 若与所述待定簇对应的序号相邻的参考簇有一个，并且与所述待定簇对应的序号相邻的参考簇是所述待定簇的后一个参考簇；所述标记核心可能影像在所述待定簇的后一个参考簇下的目标距离指标，大于或等于所述标记核心可能影像在所述待定簇下的目标距离指标；则将所述待定簇，确定为候选簇； 根据候选簇的数量，确定所述标记核心可能影像对应的特征满足度，其中，候选簇的数量与特征满足度呈正相关关系。

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陕西省人民医院(陕西省临床医学研究院)，其通讯地址为：710068 陕西省西安市碑林区友谊西路256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”。

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