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龍圖騰網(wǎng)獲悉長(zhǎng)春理工大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于結(jié)構(gòu)磁共振成像的多尺度空間信息網(wǎng)絡(luò)分類方法獲國(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：CN120375102B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26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：202510864501.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/764；該發(fā)明授權(quán)一種基于結(jié)構(gòu)磁共振成像的多尺度空間信息網(wǎng)絡(luò)分類方法是由寧春玉;馮磊;羅惟一;石樂(lè)民;劉傳志;曹秒設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-26向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于結(jié)構(gòu)磁共振成像的多尺度空間信息網(wǎng)絡(luò)分類方法在說(shuō)明書摘要公布了：一種基于結(jié)構(gòu)磁共振成像的多尺度空間信息網(wǎng)絡(luò)分類方法，涉及醫(yī)學(xué)影像處理領(lǐng)域。解決了現(xiàn)有的基于sMRI的阿爾茨海默癥分類方法對(duì)病灶細(xì)節(jié)信息挖掘不充分，以及泛化能力較弱的問(wèn)題。本發(fā)明提供了一種基于sMRI的多尺度空間信息網(wǎng)絡(luò)分類方法，該方法以sMRI作為輸入數(shù)據(jù)，通過(guò)基于三維sym2小波變換的多頻率感知融合模塊提取多尺度頻率信息，并利用圖混合注意力模塊靈活建模通道間關(guān)系和空間位置關(guān)系，從而提升模型對(duì)sMRI病灶細(xì)節(jié)信息的挖掘能力及泛化性能。本發(fā)明還適用于阿爾茨海默癥圖像處理以及基于結(jié)構(gòu)磁共振成像的多尺度空間信息網(wǎng)絡(luò)分類設(shè)備領(lǐng)域中。

本發(fā)明授權(quán)一種基于結(jié)構(gòu)磁共振成像的多尺度空間信息網(wǎng)絡(luò)分類方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于結(jié)構(gòu)磁共振成像的多尺度空間信息網(wǎng)絡(luò)分類方法，其特征在于，所述多尺度空間信息網(wǎng)絡(luò)分類方法用于阿爾茨海默癥圖像處理過(guò)程中，所述方法包括以下步驟： 步驟1、從阿爾茨海默癥神經(jīng)影像學(xué)計(jì)劃數(shù)據(jù)集ADNI、澳大利亞阿爾茨海默癥神經(jīng)影像、生物標(biāo)志物與生活方式研究數(shù)據(jù)集AIBL、開放訪問(wèn)系列阿爾茨海默癥影像數(shù)據(jù)集OASIS獲取sMRI圖像并進(jìn)行預(yù)處理，基于預(yù)處理后的sMRI圖像構(gòu)建分類模型所需的全腦圖像數(shù)據(jù)集； 步驟2、將步驟1所構(gòu)建的全腦圖像數(shù)據(jù)集劃分為測(cè)試集和驗(yàn)證集； 步驟3、基于步驟2所劃分的測(cè)試集和驗(yàn)證集構(gòu)建基于三維sym2小波變換的多頻率感知融合模塊MFAFM，用于進(jìn)行頻域的多尺度空間信息處理，以捕捉不同層次的特征； 步驟4、基于步驟3中所捕捉不同層次的特征構(gòu)建圖混合注意力機(jī)制模塊GHA，所述圖混合注意力機(jī)制模塊GHA通過(guò)雙注意力協(xié)同機(jī)制實(shí)現(xiàn)，所述雙注意力協(xié)同機(jī)制基于圖通道注意力機(jī)制和空間注意力機(jī)制實(shí)現(xiàn)； 步驟5、采用步驟4所構(gòu)建基于圖混合注意力機(jī)制模塊GHA中的倒殘差模塊GHA_MB作為多尺度空間信息網(wǎng)絡(luò)模型的主干模塊，所述主干模塊用于提取判別性特征； 步驟6、構(gòu)建多尺度空間信息網(wǎng)絡(luò)模型，將步驟3中所構(gòu)建的多頻率感知融合模塊MFAFM、步驟4所構(gòu)建的圖混合注意力機(jī)制模塊GHA以及步驟5所構(gòu)建的倒殘差模塊GHA_MB進(jìn)行組合，并置分類器以完成最后的分類任務(wù)； 步驟7、對(duì)多尺度空間信息網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行在阿爾茨海默癥神經(jīng)影像學(xué)計(jì)劃數(shù)據(jù)集ADNI上進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證，并在生物標(biāo)志物與生活方式研究數(shù)據(jù)集AIBL、開放訪問(wèn)系列阿爾茨海默癥影像數(shù)據(jù)集OASIS上進(jìn)行泛化性驗(yàn)證，最終得到阿爾茨海默癥分類模型； 步驟3.1、導(dǎo)入子單元，用于構(gòu)建多頻率感知融合模塊中導(dǎo)入需要使用的庫(kù)； 步驟3.2、定義一個(gè)小波變換系數(shù)轉(zhuǎn)換的函數(shù)，用于構(gòu)建多頻率感知融合模塊，提取小波系數(shù)： 步驟3.3、構(gòu)建可學(xué)習(xí)縮放模塊,用于構(gòu)建多頻率感知融合模塊，進(jìn)行特征縮放： 步驟3.4、構(gòu)建多頻率感知融合模塊，用于構(gòu)建多尺度空間信息網(wǎng)絡(luò)模型，進(jìn)行頻域的多尺度處理，以捕捉不同層次的特征。

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