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龙图腾网获悉中国人民解放军总医院第二医学中心申请的专利用于帕金森病白质异常的纤维束自动分割与定量标注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：CN121169856B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511282316.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权用于帕金森病白质异常的纤维束自动分割与定量标注方法是由李一凡设计研发完成，并于2025-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于帕金森病白质异常的纤维束自动分割与定量标注方法在说明书摘要公布了：本发明公开了用于帕金森病白质异常的纤维束自动分割与定量标注方法，属于医学影像处理技术领域。本发明解决了现有技术对白质异常的检测依赖人工勾画或传统机器学习方法，存在效率低且主观性强的问题，通过设定第一阈值和第二阈值，不仅能够识别出异常纤维束，还能够根据不同的研究目的和临床需求选择所需要的阈值范围，从而确保在确诊后和早期筛查中都能提供可靠的判断结果；若选择同时使用两个阈值时，该方法能够对每个纤维束的每个参数进行综合判断，从而更精准地识别出帕金森病患者的白质异常纤维束，提高帕金森病白质异常的纤维束标注结果的准确性，实现帕金森病白质异常的纤维束高精度定位的功能，为临床诊断提供更有力的支持。

本发明授权用于帕金森病白质异常的纤维束自动分割与定量标注方法在权利要求书中公布了：1.用于帕金森病白质异常的纤维束自动分割与定量标注方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、收集具备正常纤维束的扩散磁共振图像数据，并将所有数据统一至相同的解剖空间，形成参考数据库，其包括： 遍历参考数据库中每个纤维束参数的Z-score值，并将其分别与第一阈值和第二阈值进行比对，得到每个纤维束参数的判断结果；获取参考数据库中纤维束参数的Z-score值超出第一阈值范围内的数据样本，作为第一数据集； 获取参考数据库中纤维束参数的Z-score值超出第二阈值范围内，但未超出第一阈值范围内的数据样本，作为第二数据集；在参考数据库中创建两个分类存储结构，包括：第一阈值存储结构和第二阈值存储结构；将第一数据集和第二数据集分别匹配至对应的数据样本缓存区域中，并标注所存储的每个纤维束参数的信息，包括：纤维束名称、参数类型、Z-score值、对应的阈值类别； 根据研究需求和数据收集的实际情况，设定参考数据库的更新频率；使用欧几里得距离方法，计算新数据样本与历史数据样本之间的相似性；根据相似性度量结果，计算新数据样本与历史数据样本的重复率；识别出重复率较高的数据样本，从参考数据库中删除与新数据样本重复率较高的历史数据样本；将新数据样本存储于对应的缓存区域中，形成更新后的参考数据库； S2、提取参考数据库的部分数据，作为健康对照组； S3、通过TractSeg算法进行纤维束的自动分割，提取主要纤维束；使用纤维追踪算法计算健康对照组的纤维束参数，纤维束参数包括：纤维密度、纤维横截面和纤维密度-横截面乘积；并对每个健康对照组个体的纤维束参数进行统计分析，计算其平均值和标准差； S4、对健康对照组的纤维束参数进行Z-score标准化处理，用于对异常纤维束进行检测； S5、收集目标帕金森病患者的扩散磁共振图像数据，对其扩散磁共振图像数据进行预处理，并使用S3步骤计算目标帕金森病患者的纤维束参数； S6、将目标帕金森病患者的纤维束参数与健康对照组的Z-score标准化数据库进行对比，计算每个纤维束参数的Z-score值，将Z-score值超出预设阈值范围内的纤维束标注为异常纤维束； S7、根据异常纤维束的位置和特征，将其标注为与帕金森病相关的特定纤维束，使用可视化工具将异常纤维束的Z-score值映射到热力图上，并为每个异常纤维束生成详细的标注信息，其包括： 获取通过纤维追踪算法得到的纤维路径，明确标注异常纤维束的名称；根据异常纤维束的名称，确定异常纤维束在大脑中的具体位置；根据纤维束的纤维密度、纤维横截面以及纤维密度-横截面乘积的Z-score值，确定纤维束的异常程度； 创建三维大脑模板图像，将每个纤维束的Z-score值映射到对应的位置上；将异常纤维束的Z-score值转换为特定颜色，并生成热力图；在热力图中，标注每个异常纤维束的名称、Z-score值以及对应的位置信息； 根据纤维束参数的异常情况，生成综合结论；根据纤维束参数的异常情况，生成综合结论，包括：在热力图中，通过不同颜色标注出异常纤维束的异常程度和分布；在诊断报告中插入生成的热力图，并列出每个异常纤维束的标注信息，供临床使用。

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