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龍圖騰網獲悉中國科學院蘇州生物醫學工程技術研究所;濟南國科醫工科技發展有限公司申請的專利一種基于腦血管知識的多層次數據融合方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116894800B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-08發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310876159.9，技術領域涉及：G06T5/50；該發明授權一種基于腦血管知識的多層次數據融合方法及系統是由戴亞康;耿辰;戴斌;周志勇;劉燕設計研發完成，并于2023-07-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于腦血管知識的多層次數據融合方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及數據融合技術領域，公開了一種基于腦血管知識的多層次數據融合方法及系統，方法包括：對腦影像數據進行分割得到腦血管分割數據并對其進行中心線提取得到腦血管樹中心線數據；對腦血管分割和腦血管知識數據分層處理后，采用血管預處理算法集進行特征量化得到對應分層量化特征并設定其權重；結合腦血管樹中心線數據，根據分層量化特征進行特征圖融合，得到數據融合特征圖并基于其各節點的位置進行子圖構建，得到各節點子圖并對其進行節點權重更新，得到對應加權子圖并融合得到節點權重調整特征圖，形成多層次血管知識融合數據并結合預設模型的性能來得到最優的多層次血管知識融合數據，明確了多層次血管知識融合數據的最佳處理路徑。

本發明授權一種基于腦血管知識的多層次數據融合方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于腦血管知識的多層次數據融合方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取腦影像數據和腦血管知識數據，其中，所述腦血管知識數據為文本數據，包括：臨床指南、醫療相關書籍、臨床就診記錄和病歷；所述腦影像數據包括：CT圖像、磁共振血管成像圖像和時間飛躍磁共振血管成像圖像； 對所述腦影像數據進行分割處理，得到腦血管分割數據，并對其進行中心線提取得到腦血管樹中心線數據，包括： 對腦影像數據依次進行血管增強、自動去骨、種子點提取、種子點區域密度分布統計和區域增長的處理，得到腦血管分割數據； 對腦血管分割數據進行二值化處理和腐蝕處理，得到腦血管樹中心線數據，其有向圖包含血管的節點、連接關系以及節點類型，所述節點類型包括：血管分叉點、血管上點和血管終點； 對所述腦血管分割數據和腦血管知識數據分別進行分層處理，包括： 按照血管結構對腦血管分割數據和腦血管知識數據進行全局至局部的血管分區，包括：全腦、血管樹、動脈區域、動脈分段、病灶局部；其中，動脈區域分為大腦前動脈、大腦中動脈、大腦后動脈、頸內動脈、椎動脈、基底動脈、大腦前循環、大腦后循環和脈絡膜前動脈； 在所述動脈區域的各區域內再進行血管分段； 根據分層處理后的腦血管知識數據，采用血管預處理算法集對分層處理后的腦血管分割數據進行特征量化，得到對應的分層量化特征并設定其對應的權重，包括： 對于分層處理后的所有腦血管知識數據相應的腦血管分割數據的圖像特征，篩選血管預處理算法集中適應的算法對相應的腦血管分割數據進行量化處理，提取得到對應的分層量化特征；所述分層量化特征的層次包括：血管分區、血管分段、圖像特征數據和測量特征數據；所述血管預處理算法集為含有多種用于處理血管圖像、提取血管特征的算法集合，包括：邊緣算子、紋理特征提取算法、密度分布、閾值分割、幾何測量和濾波器； 根據腦血管知識數據的血管分區和血管分段的分層處理結果來設定分層量化特征的權重； 結合腦血管樹中心線數據，根據所述分層量化特征進行特征圖融合，得到數據融合特征圖； 基于所述數據融合特征圖中各節點的位置進行子圖構建，得到各節點子圖； 對各節點子圖進行節點權重更新得到對應的加權子圖，對各個加權子圖進行融合得到節點權重調整特征圖，形成多層次血管知識融合數據；根據多層次血管知識融合數據和預設模型的性能得到最優的多層次血管知識融合數據。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國科學院蘇州生物醫學工程技術研究所;濟南國科醫工科技發展有限公司，其通訊地址為：215163 江蘇省蘇州市高新區科靈路88號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。