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龙图腾网获悉中南大学湘雅医院申请的专利鼻咽癌放射性脑损伤影像的辅助判别方法、设备及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：CN117474880B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202311470891.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权鼻咽癌放射性脑损伤影像的辅助判别方法、设备及介质是由廖伟华;胡蓉;张友明;王冬翠;雷鹏;彭娴婧;周双元;邢妩;孟莉;杨芳雪设计研发完成，并于2023-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本鼻咽癌放射性脑损伤影像的辅助判别方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种鼻咽癌放射性脑损伤影像的辅助判别方法、设备及介质，方法：收集MRI影像并预处理，分割颞叶区域，以MRI影像颞叶区域和对应病灶标注训练层面级别预测模型，预测单张颞叶影像区域存在放射性脑损伤病灶的概率；以层面级别预测模型输出的每个被试所有层面包含病灶的概率为输入，被试是否存在放射性脑损伤为输出，训练患者级别预测模型；最终用训练好的层面级别预测模型与患者级别预测模型获得单个鼻咽癌被试的放射性脑损伤患病概率，当多个模态并存时，取多个模态预测结果输出均值作为最终预测结果。本发明能根据输入的鼻咽癌脑MRI影像判断对应是否存在放射性脑损伤，为临床医生诊断提供参考，减少鼻咽癌放射性脑损伤漏诊。

本发明授权鼻咽癌放射性脑损伤影像的辅助判别方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种鼻咽癌放射性脑损伤影像的辅助判别方法，其特征在于，包括： 步骤1，收集鼻咽癌患者的脑部MRI影像，并对其进行预处理； 步骤2，分割MRI影像中的颞叶区域，得到颞叶MRI影像； 步骤3，以颞叶MRI影像层面作为输入，是否包含病灶作为输出，训练第一深度学习网络，得到鼻咽癌放射性脑损伤的病灶识别模型； 所述第一深度学习网络采用改进的EfficientNet网络；具体地，在原始EfficientNet网络最后一个卷积层后加入ADL注意力机制； 步骤4，将颞叶MRI影像各层面输入到鼻咽癌放射性脑损伤病灶识别模型，输出得到对应每个层面存在放射性脑损伤病灶的概率； 步骤5，以每个患者的颞叶MRI影像所有层面的放射性脑损伤病灶概率为输入，患者是否存在放射性脑损伤坏死为输出，训练第二深度学习网络，得到鼻咽癌放射性脑损伤的诊断模型； 步骤6，对于新获取得到的鼻咽癌患者的脑部MRI影像，按步骤1进行预处理，根据步骤2得到分割后的颞叶MRI影像，并使用放射性脑损伤病灶识别模型按步骤4得到每个颞叶层面存在鼻咽癌病灶的概率，再将所有颞叶层面的放射性脑损伤病灶概率输入到鼻咽癌放射性脑损伤诊断模型，得到每个患者存在放射性脑损伤的概率。

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