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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种脑图像处理方法、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：CN116246078B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202310132535.3，技术领域涉及：G06V10/42；该发明授权一种脑图像处理方法、设备和存储介质是由汪天富;邱梓锋;雷柏英;杨鹏;宋雪刚设计研发完成，并于2023-02-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种脑图像处理方法、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，具体是涉及一种脑图像处理方法、设备和存储介质。本发明首先基于残差网络结构将一张原始脑图像划分成多种尺度的多张子图像，同时提取每张子图像的初始特征图。然后用卷积算法对每一张初始特征图进一步提取其局部特征。之后将多个尺度的个性特征图进行融合就得到了共性特征图。由于本发明使用残差网络结构得到的多个尺度的初始特征图涵盖了原始脑图像的全局特征，而使用卷积得到的个性特征图又涵盖了局部特征，因此融合之后的共性特征图既有原始脑图像的全局特征又有局部特征，所以基于共性特征图得到的融合特征图更能准确反映出原始脑图像的特征。

本发明授权一种脑图像处理方法、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种脑图像处理方法，残差网络结构ResNet18、卷积算法MSCB、动态融合注意力算法DFA和多尺度融合注意力MSFA以及ROI构成多尺度AD识别框架，其特征在于，包括： 对原始脑图像应用残差网络结构，得到所述原始脑图像的若干尺度所对应的初始特征图； 对若干尺度所对应的初始特征图应用卷积算法，得到所述卷积算法输出的每一个尺度的所述初始特征图的特征，记为个性特征图； 对各个尺度的所述个性特征图进行融合，得到共性特征图； 对所述共性特征图和各个尺度的所述个性特征图应用动态融合注意力算法，得到所述共性特征图的各个通道信息融合之后的特征图，记为各个尺度的融合特征图； 依据各个尺度的所述融合特征图，得到针对所述原始脑图像的处理结果，所述处理结果用于预测所述原始脑图像所对应的患者脑部病变程度； 所述动态融合注意力算法，包括： 通道注意力分支，用于提取共性拼接特征图的各个通道特征图，所述共性拼接特征图为拼接所述共性特征图和所述个性特征图得到的特征图； 空间注意力分支，用于提取将所述共性拼接特征图的全局特征； 体素注意力分支，用于提取所述共性拼接特征图的各个通道的体素点； 融合模块，用于融合各个所述通道特征图、所述全局特征、所述体素点，得到各个尺度的融合特征图； 所述依据各个尺度的所述融合特征图，得到针对所述原始脑图像的处理结果，所述处理结果用于预测所述原始脑图像所对应的患者脑部病变程度，包括： 各个尺度的所述融合特征图逐尺度应用特征融合算法，得到预处理之后的所述融合特征图； 对预处理之后的所述融合特征图应用具有若干轴向的Transformer算法，得到最终特征图； 对所述最终特征图和最小尺度的所述初始特征图应用ROI注意力算法，得到所述ROI注意力算法输出的各个脑区特征图和分类特征； 依据各个脑区特征图和分类特征，得到针对所述原始脑图像的处理结果。

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