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龙图腾网获悉华中科技大学同济医学院附属同济医院申请的专利一种基于磁共振图像的肾积水患儿分肾功能评估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：CN120747064B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202511205230.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于磁共振图像的肾积水患儿分肾功能评估方法是由牛永华;孟晓岩;李宁;赵翔;周紫玲;何康文设计研发完成，并于2025-08-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于磁共振图像的肾积水患儿分肾功能评估方法在说明书摘要公布了：本发明涉及肾功能评估技术领域，具体涉及一种基于磁共振图像的肾积水患儿分肾功能评估方法，包括以下步骤：获取肾积水患儿的双肾磁共振扫描数据，并获取肾积水患儿的临床数据和实验室检验数据；在所述双肾磁共振扫描数据中进行肾脏区域图像分割以及特征提取，得到积水侧及对侧肾形态学特征、组学特征及扩散加权特征；通过临床数据和实验室检验数据，以及积水侧及对侧肾形态学特征、组学特征及扩散加权特征，建立肾积水患儿分肾功能评估模型。本发明获取肾积水患儿的磁共振平扫及扩散加权成像的影像学资料，利用人工智能算法通过影像数据进行分肾影像特征分析，利用分析结果结合影像学特征以及患儿临床生物学信息及临床特征，实现肾功能评估。

本发明授权一种基于磁共振图像的肾积水患儿分肾功能评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于磁共振图像的肾积水患儿分肾功能评估方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过磁共振平扫的T2WI序列和扩散加权成像DWI序列获取肾积水患儿的双肾磁共振扫描数据，并获取肾积水患儿的临床数据和实验室检验数据； 在所述双肾磁共振扫描数据中进行肾脏区域图像分割以及特征提取，得到积水侧及对侧肾形态特征、组学特征及扩散加权特征； 通过临床数据和实验室检验数据，以及积水侧及对侧肾形态学特征、组学特征及扩散加权特征，建立用于输出肾积水患儿分肾功能的评估模型； 在所述双肾磁共振扫描数据中进行肾脏区域图像分割的方法包括： 将双肾磁共振扫描数据通过预建立的肾脏区域图像分割模型框架，进行肾脏区域图像分割，确定积水侧肾脏区域和对侧肾脏区域； 其中，所述肾脏区域图像分割模型框架包括基于U-net网络的积水侧肾脏增强模块，以及两个基于MaskR-CNN网络的积水侧肾脏和对侧肾脏分割模块，以基于U-net网络的积水侧肾脏增强模块的输入作为肾脏区域图像分割模型框架的输入，以第一个积水侧肾脏和对侧肾脏分割模块的输出作为肾脏区域图像分割模型框架的输出； 所述积水侧肾脏增强模块用于利用U-net网络在双肾磁共振扫描数据对积水侧肾脏区域进行分割，得到积水侧肾脏掩膜图像，以及用于将积水侧肾脏掩膜图像和双肾磁共振扫描数据进行融合，得到积水侧肾脏增强的双肾磁共振扫描数据； 所述积水侧肾脏增强模块的结构表达式为： ； 式中，为积水侧肾脏增强的双肾磁共振扫描数据，为双肾磁共振扫描数据，为由U-net网络分割得到的积水侧肾脏掩膜图像，U-net为U-net网络，为积水侧肾脏的增强系数，为像素叠加运算式； ； 式中，GT为积水侧肾脏区域的真实掩膜图像，为积水侧肾脏掩膜增强图像，为积水侧肾脏掩膜图像，为Kullback-Leibler散度运算； 第一个积水侧肾脏和对侧肾脏分割模块用于利用MaskR-CNN网络在积水侧肾脏增强的双肾磁共振扫描数据中对积水侧肾脏区域和对侧肾脏区域进行分割，得到积水侧肾脏掩膜增强图像和对侧肾脏掩膜图像； 第一个积水侧肾脏和对侧肾脏分割模块的结构表达式为： ； 式中，为对侧肾脏掩膜图像，为积水侧肾脏掩膜增强图像，MaskR-CNN为MaskR-CNN网络； 第二个积水侧肾脏和对侧肾脏分割模块用于利用MaskR-CNN网络在双肾磁共振扫描数据中对积水侧肾脏区域和对侧肾脏区域进行分割，得到积水侧肾脏掩膜图像和对侧肾脏掩膜图像； 第二个积水侧肾脏和对侧肾脏分割模块的结构表达式为： ； 式中，为积水侧肾脏掩膜图像。

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