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龙图腾网获悉暨南大学附属第一医院(广州华侨医院)申请的专利一种适用于房颤心源性卒中的多模态影像学评估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：CN120783164B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202510750074.5，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种适用于房颤心源性卒中的多模态影像学评估方法是由李琰;郭军;李美玲;高锶琦设计研发完成，并于2025-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种适用于房颤心源性卒中的多模态影像学评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种适用于房颤心源性卒中的多模态影像学评估方法，包括以下步骤：心脏和脑部多模态影像数据采集和预处理；将预处理后的数据进行多模态影像配准；分别对配准后的心脏和脑部多模态影像数据进行特征提取与融合；对心脏和脑部影像数据进行跨模态特征对齐与融合；基于图神经网络构建心脑血管一体化评估交互模型；端到端心源性卒中风险预测；所述的多模态影像学评估方法是指联合多模态心脏影像数据和多模态脑部影像数据，建立心脑血管一体化评估框架，利用人工智能方法融合影像特征与临床数据，实现端到端的卒中风险预测与评估。本发明综合利用人工智能和医学技术，提供了一种较为精准的心源性卒中评估方法。

本发明授权一种适用于房颤心源性卒中的多模态影像学评估方法在权利要求书中公布了：1.一种适用于房颤心源性卒中的多模态影像学评估方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，心脏和脑部多模态影像数据采集和预处理； 步骤2，将预处理后的数据进行多模态影像配准； 步骤3，分别对配准后的心脏和脑部多模态影像数据进行特征提取与融合； 步骤4，对心脏和脑部影像数据进行跨模态特征对齐与融合； 步骤5，基于图神经网络构建心脑血管一体化评估交互模型； 步骤6，端到端心源性卒中风险预测； 所述的心脏和脑部多模态影像数据采集和预处理，包括以下步骤： 步骤101，读取心脏多模态影像数据，包括TEE、MRI、CT数据，脑部多模态影像数据，包括DWI-MRI、CTP、MRA数据，对每种模态影像进行归一化处理； 步骤102，分别对不同模态归一化处理后的数据进行去噪与滤波； 所述的将预处理后的数据进行多模态影像配准，包括以下步骤： 步骤201，选择软组织高对比度、高分辨率的心脏MRI作为参考影像，TEE和心脏CT分别作为待配准影像和，将心脏多模态影像数据配准到同一坐标空间，包括以下步骤： 使用仿射变换，对参考影像和待配准影像进行初步配准； 使用相似性度量：，表示影像的熵，表示联合熵，表示经过仿射变换后的待配准影像，并采用梯度下降优化相似性度量：，其中为学习率，表示第次优化后的仿射变换矩阵，寻找最佳变换矩阵： 得到配准后的心脏多模态数据：配准后得到，配准后得到； 步骤202，选择高空间分辨率的脑部MRA作为参考影像，DWI-MRI、CTP分别作为待配准影像和，将脑部多模态影像数据配准到同一坐标空间，得到配准后的脑部多模态数据：配准后得到，配准后得到； 步骤203，使用对称性感知机制，利用脑部影像的对称性，优化影像配准损失，提升配准精度。

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