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龍圖騰網(wǎng)獲悉西北工業(yè)大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于自監(jiān)督Graph-Transformer的多模態(tài)大腦網(wǎng)絡(luò)重要區(qū)域識(shí)別方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN117114076B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-08發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202310882297.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06N3/0895；該發(fā)明授權(quán)一種基于自監(jiān)督Graph-Transformer的多模態(tài)大腦網(wǎng)絡(luò)重要區(qū)域識(shí)別方法是由張樞;康艷晴;史恩澤;喻四剛;王嘉琪設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-07-18向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于自監(jiān)督Graph-Transformer的多模態(tài)大腦網(wǎng)絡(luò)重要區(qū)域識(shí)別方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于自監(jiān)督Graph?Transformer的多模態(tài)大腦網(wǎng)絡(luò)重要區(qū)域識(shí)別方法，首先將大腦的MRI數(shù)據(jù)構(gòu)建成多模態(tài)腦圖，將大腦的結(jié)構(gòu)信息和功能信息分別映射為圖的邊特征和點(diǎn)特征；然后通過自監(jiān)督模型GR?GT，識(shí)別重要的腦圖節(jié)點(diǎn)。GR?GT采用編碼器?解碼器的架構(gòu)，將腦圖作為輸入并輸出重構(gòu)腦圖，要求重構(gòu)腦圖盡可能接近原始腦圖，并提取出所有的腦圖節(jié)點(diǎn)對(duì)重構(gòu)任務(wù)的貢獻(xiàn)得分。具有高貢獻(xiàn)得分的節(jié)點(diǎn)，說明對(duì)重構(gòu)任務(wù)更重要，是本發(fā)明識(shí)別的大腦重要區(qū)域。本發(fā)明通過完全數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式而非手工特征去分析數(shù)據(jù)，從而識(shí)別大腦網(wǎng)絡(luò)的重要區(qū)域，有效避免了先驗(yàn)知識(shí)帶來的固有限制。

本發(fā)明授權(quán)一種基于自監(jiān)督Graph-Transformer的多模態(tài)大腦網(wǎng)絡(luò)重要區(qū)域識(shí)別方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于自監(jiān)督Graph-Transformer的多模態(tài)大腦網(wǎng)絡(luò)重要區(qū)域識(shí)別方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟1：將大腦MRI數(shù)據(jù)構(gòu)建成多模態(tài)腦圖； 將大腦定義為一個(gè)無向圖G＝{V,E}，V＝{vi|i∈1,2,…,N}表示圖的節(jié)點(diǎn)集合，具有N個(gè)節(jié)點(diǎn)；表示圖的節(jié)點(diǎn)特征；表示圖的鄰接矩陣； 首先通過大腦分區(qū)模板將大腦表面劃分為N個(gè)區(qū)域，作為圖的節(jié)點(diǎn)；然后，使用功能MRI信號(hào)，計(jì)算節(jié)點(diǎn)之間的功能信號(hào)的皮爾遜相關(guān)系數(shù)得到功能相似矩陣，將其作為圖的節(jié)點(diǎn)特征矩陣X，每個(gè)節(jié)點(diǎn)的特征向量長(zhǎng)度D＝N；最后，使用彌散張量成像DTI數(shù)據(jù)，計(jì)算節(jié)點(diǎn)之間的纖維連接得到結(jié)構(gòu)連接矩陣，并通過稀疏化和二值化處理，得到圖的鄰接矩陣E； 步驟2：通過自監(jiān)督模型GR-GT模塊得到大腦節(jié)點(diǎn)的貢獻(xiàn)得分； 在自監(jiān)督模型GR-GT模塊中，采用編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)圖重構(gòu)任務(wù)，并得到節(jié)點(diǎn)的貢獻(xiàn)得分； 首先將步驟1得到的腦圖作為輸入，利用編碼器模塊提取圖的節(jié)點(diǎn)表示，然后利用掩碼得分模塊獲取節(jié)點(diǎn)的貢獻(xiàn)得分，最后利用解碼器模塊重構(gòu)圖的節(jié)點(diǎn)特征； 編碼器模塊：將Transformer與圖卷積GCN結(jié)合，首先采用Transformer層將自注意力機(jī)制應(yīng)用于圖的所有節(jié)點(diǎn)，然后使用GCN結(jié)合圖的拓?fù)湫畔ⅲ贿^程如式1和式2所示： H'k+1＝AttentionvHkQk,HkKk,HkVk1 Hk+1＝GCNE,H'k+12 其中Hk為編碼器模塊中第k層的圖節(jié)點(diǎn)表示，V為圖的所有節(jié)點(diǎn)的集合，為投影矩陣，AttentionV表示對(duì)圖的所有節(jié)點(diǎn)使用自注意力機(jī)制，E表示圖的鄰接矩陣； 掩碼得分模塊：該模塊位于編碼器模塊之后和解碼器模塊之前；編碼器模塊的輸出是圖的節(jié)點(diǎn)表示作為掩碼得分模塊的輸入；經(jīng)過多層感知機(jī)MLP和softmax后，Z被映射為p被視為圖節(jié)點(diǎn)的貢獻(xiàn)得分；然后按照比例k，對(duì)得分較低的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行屏蔽，并賦予掩碼表示向量；最后，對(duì)圖的節(jié)點(diǎn)表示和貢獻(xiàn)得分進(jìn)行哈達(dá)瑪積運(yùn)算，作為解碼模塊的輸入；計(jì)算過程如式3所示： 其中softmax為非線性函數(shù)，rank表示排序函數(shù)，idx表示將p排序后數(shù)值高的索引，q表示屏蔽節(jié)點(diǎn)的掩碼表示向量，cat表示按原順序?qū)⒐?jié)點(diǎn)表示與掩碼表示向量拼接起來，⊙表示哈達(dá)瑪積，Z′表示解碼器模塊的輸入； 解碼器模塊：解碼器模塊的輸入是帶有掩碼信息的圖節(jié)點(diǎn)表示，輸出是重構(gòu)出圖的節(jié)點(diǎn)特征；解碼器模塊與編碼器模塊結(jié)構(gòu)相同； GR-GT模塊通過預(yù)測(cè)圖的節(jié)點(diǎn)特征重建圖；損失函數(shù)是重構(gòu)圖節(jié)點(diǎn)的特征矩陣Y與輸入圖節(jié)點(diǎn)的特征矩陣X之間的均方誤差MSE； 步驟3：將數(shù)據(jù)集通過步驟1和步驟2，得到重構(gòu)圖和節(jié)點(diǎn)的貢獻(xiàn)得分，根據(jù)得分將大腦區(qū)域進(jìn)行排名，按照設(shè)定比例，選取得分靠前的區(qū)域作為大腦重要區(qū)域。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人西北工業(yè)大學(xué)，其通訊地址為：710072 陜西省西安市友誼西路127號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。