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龙图腾网获悉烟台大学申请的专利影像组学脑网络到形态学脑网络的预测方法、系统和设备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：CN121032949B 。

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：202511134020.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权影像组学脑网络到形态学脑网络的预测方法、系统和设备是由郑强;孙天雨;王璇;王钰淏;赵宁;张辰晓设计研发完成，并于2025-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本影像组学脑网络到形态学脑网络的预测方法、系统和设备在说明书摘要公布了：本发明涉及医学图像生成技术领域，具体为影像组学脑网络到形态学脑网络的预测方法、系统和设备，为解决现有技术中形态学脑网络预测效果差的技术问题，本发明首先通过将T1加权成像的脑区影像组学特征、影像组学脑网络进行图空间特征提取，提取脑区局部到全局的多层次结构信息，经对称引导注意力融合强化，再结合残差连接的图卷积和多层感知机制优化特征表征，得到图空间特征；同时，利用欧式空间特征提取补充脑区空间位置信息，并与图空间特征进行空间融合，全面捕捉形态学脑网络的拓扑结构、对称特性及空间分布规律，有效提升基于T1加权成像的影像组学脑网络预测形态学脑网络的准确性、对称性与鲁棒性。

本发明授权影像组学脑网络到形态学脑网络的预测方法、系统和设备在权利要求书中公布了：1.一种影像组学脑网络到形态学脑网络的预测方法，其特征在于，包括如下操作： S1、获取多个T1加权成像的脑区影像组学特征、影像组学脑网络和形态学脑网络，形成脑网络数据集；利用脑网络数据集，训练预测网络，直至预测形态学脑网络和形态学脑网络之间的网络损失，与预测形态学脑网络的对称结构损失的和，小于损失阈值，停止训练，得到训练预测网络； 在预测网络的处理过程中，脑区影像组学特征、影像组学脑网络经图空间特征提取处理，得到图空间特征；影像组学脑网络经欧式空间特征提取处理，得到欧式空间特征；图空间特征和欧式空间特征，经空间融合处理，得到预测形态学脑网络； 图空间特征提取处理的操作为：脑区影像组学特征、影像组学脑网络经不同尺度的图卷积处理，得到多深度影像组学脑网络特征；多深度影像组学脑网络特征，经基于对称引导注意力的融合处理，得到影像组学脑网络融合特征；影像组学脑网络融合特征经图卷积处理、基于残差连接的图卷积处理和多层感知机制处理，得到图空间特征； S2、待处理T1加权成像的影像组学脑网络，经训练预测网络处理，得到形态学脑网络预测结果。

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