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龙图腾网获悉首都师范大学申请的专利脑龄预测系统、装置及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：CN116077048B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202310093709.X，技术领域涉及：A61B5/055；该发明授权脑龄预测系统、装置及存储介质是由郑建杰;王军凯;张泽寅;梁佩鹏设计研发完成，并于2023-01-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本脑龄预测系统、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种脑龄预测系统、装置及存储介质。该系统包括处理器，所述处理器被配置为执行以下脑龄预测方法，所述方法包括：从受试者的结构磁共振图像中提取至少两个目标脑区的脑区体积特征，以得到目标脑区体积特征集合；将所述目标脑区体积特征集合输入已训练的宽度学习系统模型以得到受试者的脑龄预测结果。解决了现有技术存在的脑龄预测结果准确性较低的问题。

本发明授权脑龄预测系统、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种脑龄预测系统，其特征在于，包括处理器，所述处理器被配置为执行以下脑龄预测方法，所述方法包括： 从受试者的结构磁共振图像中提取至少两个目标脑区的脑区体积特征，以得到目标脑区体积特征集合，包括：从受试者的结构磁共振图像中提取所有脑区的脑区体积特征；从所有脑区体积特征中删除与脑龄不相关的至少一个脑区体积特征，以得到目标脑区体积特征集合； 将所述目标脑区体积特征集合输入已训练的宽度学习系统模型以得到受试者的脑龄预测结果，其中，所述宽度学习系统模型包括特征层、增强层与输出层，所述特征层包括至少两个特征节点，各特征节点用于提取该至少两个目标脑区的脑区体积特征的线性特征；所述增强层包括至少两个增强特征节点，各增强特征节点用于对相应线性特征进行非线性映射以得到非线性特征；所述输出层用于对各特征节点提取的线性特征与各增强特征节点提取的非线性特征进行加权求和，以得到脑龄预测结果； 其中，所述从所有脑区体积特征中删除与脑龄不相关的至少一个脑区体积特征，以得到目标脑区体积特征集合，包括： 确定所述结构磁共振图像的类型，所述结构磁共振图像类型为生成所述结构磁共振图像的磁共振设备的磁场强度； 根据所述结构磁共振图像的类型以及预先创建的结构磁共振图像的类型与冗余脑区集合的对应关系，确定所述结构磁共振图像对应的冗余脑区集合； 从所有脑区体积特征中删除所述冗余脑区集合中各脑区的脑区体积特征，以得到所述目标脑区体积特征集合； 其中，通过以下步骤确定各结构磁共振图像的类型对应的冗余脑区集合，包括： 针对任一结构磁共振图像的类型，将所述结构磁共振图像对应的脑区特征集合输入已训练的随机森林模型，以得到与脑龄相关的至少两个目标脑区的脑区体积特征； 从所有脑区体积特征中删除所述至少两个目标脑区的脑区体积特征，以得到至少一个冗余脑区体积特征； 将所述至少一个冗余脑区体积特征对应的脑区作为冗余脑区集合。

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