脑玺(苏州)智能科技有限公司;上海市第四人民医院;昆山杜克大学徐士鑫获国家专利权
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龙图腾网获悉脑玺(苏州)智能科技有限公司;上海市第四人民医院;昆山杜克大学申请的专利一种出血性转化风险预测方法、装置、设备及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：CN119673463B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510189459.9，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种出血性转化风险预测方法、装置、设备及介质是由徐士鑫;罗禹;黄华雄;王静;李明;郭一柯设计研发完成，并于2025-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种出血性转化风险预测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及急性缺血性卒中智能诊断技术领域，具体是一种出血性转化风险预测方法、装置、设备及介质，该方法包括：获取目标对象脑部组织的磁共振成像数据，以及目标对象的临床基线数据；根据磁共振成像数据确定目标对象脑部组织的影像学特征；根据临床基线数据确定目标对象的临床基线特征；基于影像学特征和临床基线特征，确定目标对象的出血性转化风险预测结果。本发明的出血性转化风险预测方法，能够提高HT风险预测的准确性。
本发明授权一种出血性转化风险预测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种出血性转化风险预测方法，其特征在于，包括： 获取目标对象脑部组织的磁共振成像数据，以及所述目标对象的临床基线数据； 根据所述磁共振成像数据确定所述目标对象脑部组织的影像学特征； 根据所述临床基线数据确定所述目标对象的临床基线特征； 将所述影像学特征和临床基线特征，输入预先训练的出血性转化风险预测模型，确定所述目标对象的出血性转化风险预测结果，所述出血性转化风险预测模型为基于先验知识的融合模型，所述基于先验知识的融合模型由两个子模型和一个截断特征组成，所述截断特征为HIR值，所述两个子模型分别为轻量梯度提升机模型和极端梯度提升模型； 其中，所述磁共振成像数据包括灌注加权成像数据和弥散加权成像数据， 所述根据所述磁共振成像数据确定所述目标对象脑部组织的影像学特征，包括： 根据所述灌注加权成像数据确定所述目标对象脑部组织的残余功能最大时间图像； 根据所述弥散加权成像数据确定所述目标对象脑部组织的表观扩散系数图像； 至少基于所述残余功能最大时间图像和所述表观扩散系数图像，确定所述目标对象脑部组织的影像学特征。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人脑玺(苏州)智能科技有限公司;上海市第四人民医院;昆山杜克大学，其通讯地址为：215224 江苏省苏州市吴江区太湖新城夏蓉街399号稻谷互联网产业园1号楼1504-C室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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