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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利一种基于影像组学的神经功能预测方法、装置、电子设备和存储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：CN119694552B 。

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：202411526702.3，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种基于影像组学的神经功能预测方法、装置、电子设备和存储介质是由王卓峥;李可远;薛祺;宋刚;梁建涛;刘帷;张爱民设计研发完成，并于2024-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于影像组学的神经功能预测方法、装置、电子设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于影像组学的神经功能预测方法、装置、电子设备和存储介质。所述方法包括：获取磁共振成像；使用二维卷积架构、三维卷积架构、编码器和解码器构建第一神经网络模型，并利用第一神经网络模型对磁共振成像进行分割，得到感兴趣区域的图像；对感兴趣区域的图像进行特征提取，得到磁共振成像的特征数据；结合过滤法和嵌入法对特征数据进行特征筛选；使用一维卷积架构、门控循环模块和全连接架构构建第二神经网络模型，并利用第二神经网络模型根据筛选后的特征数据进行神经功能预测。本申请是一种全新的基于影像组学的神经功能预测方法，实现了在术前对术后神经功能保留情况进行预测的功能。

本发明授权一种基于影像组学的神经功能预测方法、装置、电子设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于影像组学的神经功能预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取磁共振成像； 使用二维卷积架构、三维卷积架构、编码器和解码器构建第一神经网络模型； 在所述第一神经网络模型中，依次利用两个二维卷积层和两个三维卷积层，对所述磁共振成像进行卷积运算，得到特征图，其中，所述两个二维卷积层为两个带有残差连接的二维卷积层，使所述特征图的平面内分辨率和平面间分辨率一致； 对所述特征图进行线性映射，得到所述特征图的向量序列； 利用所述编码器，对所述向量序列进行全局语义提取，得到全局语义编码，其中，所述编码器为Transformer编码器； 利用所述解码器，对所述全局语义编码进行反卷积运算，得到感兴趣区域的图像，其中，所述解码器为对所述两个二维卷积层和所述两个三维卷积层的镜像反卷积层； 对所述感兴趣区域的图像进行特征提取，得到磁共振成像的特征数据； 依次利用Levene检验法、独立样本t检验法、斯皮尔曼系数检验法和Lasso回归校验法对所述特征数据进行特征筛选； 使用一维卷积架构、门控循环模块和全连接架构构建第二神经网络模型； 在所述第二神经网络模型中，利用三个一维卷积层，提取所述筛选后的特征数据的空间特征； 利用所述门控循环模块，学习所述空间特征的上下文信息，得到特征数据的序列特征； 利用三个全连接层，将所述序列特征映射到概率区间，得到分类概率值； 根据所述分类概率值进行神经功能预测。

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