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龙图腾网获悉吉林大学第一医院申请的专利核磁共振影像预测模型构建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：CN115761361B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202211486499.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权核磁共振影像预测模型构建方法是由褚桐嘉;赵辰;魏锋;白天;王传磊;刘欢设计研发完成，并于2022-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本核磁共振影像预测模型构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种核磁共振影像预测模型构建方法，主要设计构思在于，从利用多阶段肝癌核磁影像数据之间的信息入手提升所构建的预测模型的预测性能，具体地，提出由多个多层的卷积神经网络作为影像特征的提取部分，在此环节之中引入多序列图像差异性提取金字塔模块，从输入的两两影像阶段之间挖掘差异信息并融入到影像特征提取操作之中，再将卷积神经网络提取到的包含差异信息的特征图送入多序列图像关联性注意力模块，学习到输入的不同阶段的核磁影像之间的关联关系，进而为后续实现精准预测分类提供丰富的参考信息。本发明能够充分利用增强核磁影像中不同阶段的图像之间的差异性信息及关联性信息，从而可以有效提升基于影像信息的模型预测性能。

本发明授权核磁共振影像预测模型构建方法在权利要求书中公布了：1.一种核磁共振影像预测模型构建方法，其特征在于，包括： 获取肝细胞癌的增强核磁影像样本，并构建肝细胞癌增强核磁影像数据库； 将肝细胞癌不同阶段的核磁影像作为输入，并以预设图像指征的二分类结果作为输出，构建预测模型；其中，所述预测模型包括：用于提取影像特征的多个卷积神经网络，各所述卷积神经网络对应不同阶段的核磁影像输入；用于在影像特征提取过程中，获取不同阶段的核磁影像之间差异性信息的多序列图像差异性提取金字塔模块；用于基于提取的影像特征获取不同阶段核磁影像之间相关性信息的多序列图像关联性注意力模块；以及，用于输出结果的分类预测模块； 其中，所述多序列图像差异性提取金字塔模块的每层经过三线性插值法进行降采样，每次降采样后特征图像的大小对应相应的卷积层的大小；且同一层采用1×1×1的卷积操作使特征图像的通道数和对应的卷积层的通道数对齐；多序列图像差异性提取金字塔模块当前层的输出与对应卷积层的输出做元素对应的相加，再输入到卷积神经网络的下一个卷积层进行特征提取； 其中，所述多序列图像关联性注意力模块的处理过程包括：主特征图分别经过三个卷积核为1×1×1的卷积层，得到注意力机制中的查询、键和值；两个次要特征图分别经过两个卷积核为1×1×1的卷积层，得到查询；将上述查询、键和值变形；接着，将各阶段查询的转置和键分别相乘并通过softmax层，获得三个空间注意力图；再将三个空间注意力图加权求和；最后，对值与求和结果的转置之间执行乘法并乘一个预设的缩放参数，再加上主特征图，得到多序列图像关联性注意力模块的最终输出； 利用所述肝细胞癌增强核磁影像数据库对所述预测模型进行训练及测试。

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