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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于医学图像分割的神经退行性疾病筛查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：CN117237295B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202311186007.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于医学图像分割的神经退行性疾病筛查方法是由赵磊;张瑜琨;秦一心;宋井宽设计研发完成，并于2023-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于医学图像分割的神经退行性疾病筛查方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于医学图像分割的神经退行性疾病筛查方法，首先对原始脑部MRI影像进行预处理，统一到标准模板空间内，并找到最大横断面截面，用于训练图像分割模型，然后在小样本病例下，通过图像分割模型实现了对脑部MRI影像的精准分割，进而完成不同指标的神经退行性疾病筛查。

本发明授权一种基于医学图像分割的神经退行性疾病筛查方法在权利要求书中公布了：1.一种基于医学图像分割的神经退行性疾病筛查方法，其特征在于，包括以下步骤： 1、从数据库中下载多张关于神经退行性疾病的MRI影像，然后将每一张MRI影像配准到统一的模板空间，得到标准化影像，然后在每一张标准化影像上找到最大横断面截面； 2、训练图像分割模型； 2.1、利用最大横断面截面训练关于Evans指数的图像分割模型，直至图像分割模型收敛，其中，图像分割模型选用基于Transformer的图像分割模型SwinUnet； 2.2、利用最大横断面截面训练关于脑脑室比率BVR指数的图像分割模型，直至图像分割模型收敛； 2.3、利用最大横断面截面训练关于胼胝体角CA指数的图像分割模型，直至图像分割模型收敛； 3、将目标MRI影像配准到统一的模板空间，并找到最大横断面截面，记为目标截面； 4、人工检索目标截面，从步骤2中选择对应的图像分割模型，然后将目标截面输入至收敛后的图像分割模型，得到标注好关键区域的掩码图； 5、根据掩码图完成不同指标的神经退行性疾病筛查； 5.1、根据掩码图计算Evans指数，如果Evans指数大于阈值时，筛查出患者患有神经退行性疾病的风险较高； 5.2、根据掩码图计算脑脑室比率BVR指数，如果BVR指数小于阈值时，筛查出患者患有助诊特发性正常压力性脑积水； 5.3、根据掩码图计算胼胝体角CA指数，如果BVR指数小于阈值时，筛查出患者患有神经退行性疾病的风险较高。

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