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东南大学孔佑勇获国家专利权

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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种多通带图卷积融合的脑连接分类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:CN114287908B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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:202111645025.3,技术领域涉及:A61B5/055;该发明授权一种多通带图卷积融合的脑连接分类方法是由孔佑勇;李嘉兴;浦新言;高和仁;沈傲东;陈素珍;袁勇贵设计研发完成,并于2021-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

一种多通带图卷积融合的脑连接分类方法在说明书摘要公布了:本发明提供了一种多通带图卷积融合的脑连接分类方法,通过多通带特征融合达到脑连接分类的目的。本发明主要包括全脑功能连接影像特征提取和多通带图卷积融合网络两个主要部分。针对所有受试者功能性核磁共振数据,本发明在现有的图卷积网络的基础上,引入图散射卷积融合低通滤波和带通滤波,实现多通带特征学习。并且,进一步采用残差过滤模块和对抗生成模块降低噪声的影响,提高对干扰信息的鲁棒性,提取出稳定、高区分度的特征,进而实现脑连接分类目标任务。

本发明授权一种多通带图卷积融合的脑连接分类方法在权利要求书中公布了:1.一种多通带图卷积融合的脑连接分类方法,其特征在于,包括以下步骤: 步骤1,针对脑连接分类任务进行数据预处理,即对样本原始数据fMRI处理得到具有显著差异的特征,获得不同类别样本之间具有显著差异的生物学标志,具体包括如下子步骤: 1-1,基于脑的灰质与白质分区图谱提取被试样本的全脑灰质和白质的功能连接强度;首先,采用脑图谱映射的方式得到大脑功能连接中的感兴趣区域;然后,依据映射后得到的脑区血氧浓度BOLD变化值,计算脑区之间的相皮尔森相关系数获得脑区之间的相关性矩阵M;最后,取相关性矩阵M的上三角或者下三角元素,拉平成一维向量作为此样本的特征; 1-2,利用统计学方式对不同类别的样本的全脑连接特征进行统计分析,获取不同类别样本之间存在显著差异的脑区功能连接特征;首先,将所有的样本划分成多个类别,对多个类别的样本分别计算步骤1-1中的脑区相关性矩阵的平均值代表该类别的脑区相关性度量值;之后,采用双样本t检验,寻找不同类别的样本集中具有显著差异的脑区;通过计算得到样本的t检验统计量,之后根据自由度df=NA+NB-2和计算出的t检验统计量,对照t分布表格即界值表确定P值;最后,使用错误发现率FDR对P值校正,从而在错误率很低的情况下找到具有显著差异的脑区功能连接特征,所述显著差异指P值符合预先设置的阈值要求; 步骤2,根据步骤1构建的不同类别的样本之间的具有显著差异的脑区功能连接特征构图:对于脑区信号数据处理所有N个样本后提取到具有显著差异的脑区功能连接特征X∈RN ×d,通过K近邻的方式构建样本和样本间的关系矩阵,即样本间的图拓扑结构GV,E;每个样本作为图中的一个结点构成了图中的V结点集合,每个结点的特征是这个样本提取的特征; 步骤3,根据步骤2构建的样本间的图拓扑结构作为输入,采用多通带图卷积融合的方式进行特征抽取,基于多通带图卷积融合网络由散射图卷积融合模块SGCFM、残差过滤模块RFM以及对抗生成模块GAM三个部分组成,具体包括如下子步骤: 3-1,首先,利用散射图卷积融合模块,通过傅里叶变换和几何散射变换分别对样本特征处理,提取出含有信息的低通和带通频率信号数据;然后,将低通、带通支路获得的样本低频和高频信息结果进行拼接融合;最后,将每条支路对应的通道的信息串联即为支路学习的样本特征; 3-2,采用一种残差过滤模块来将捕获的频谱降低到定义的截至频率,进而过滤掉带通和低通两个支路融合时产生的高频噪声; 3-3,针对获取的脑区功能连接特征X引入对抗生成模块,以此来指导散射图卷积网络更好地学习到有用信息;即在步骤3-1中获得的样本特征的低通、带通信息基础上,对正态分布Hhp~N0,1随机采样来充当数据的高频噪声信息;然后,将所有样本特征的低通、带通以及高通信息输入到生成器网络中,通过生成网络来重构样本脑区信号原始特征。

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东南大学,其通讯地址为:210000 江苏省南京市麒麟科创园智识路26号启迪城立业园04幢;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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