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龙图腾网获悉兰州大学申请的专利基于多模态神经影像融合的图像处理方法、装置及设备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：CN120107734B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510172028.1，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权基于多模态神经影像融合的图像处理方法、装置及设备是由胡斌;李同同;姚志军;赵子阳设计研发完成，并于2025-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态神经影像融合的图像处理方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多模态神经影像融合的图像处理方法、装置及设备，涉及图像识别技术领域。该方法包括：基于功能磁共振成像数据计算脑部神经中各个区域之间的功能连接矩阵；提取结构磁共振成像数据的第一特征与功能链接矩阵的第二特征；获取第一特征与第二特征对应的第一特征向量与第二特征向量，将第一特征向量与第二特征向量相加得到公共特征向量；通过公共特征向量对第一特征向量与第二特征向量进行特征增强，将增强的第一特征向量及增强的第二特征向量进行拼接，得到拼接特征向量，并将拼接特征向量输入预构建的特征分类网络，得到分类结果。通过上述方案，能够增强不同模态数据之间的互补性，从而更好地辅助对抑郁症的诊断。

本发明授权基于多模态神经影像融合的图像处理方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.基于多模态神经影像融合的图像处理方法，其特征在于，包括： 获取脑部神经的结构磁共振成像数据与功能磁共振成像数据，基于所述功能磁共振成像数据计算所述脑部神经中各个区域之间的功能连接矩阵； 通过预构建的三维卷积神经网络提取所述结构磁共振成像数据的特征，得到第一特征；通过预构建的二维卷积神经网络提取所述功能连接矩阵的特征，得到第二特征； 获取所述第一特征与所述第二特征分别对应的第一特征向量与第二特征向量，并且将所述第一特征向量与所述第二特征向量相加，得到所述脑部神经的公共特征向量，并且通过所述公共特征向量对所述第一特征向量与所述第二特征向量分别进行特征增强，得到增强后的第一特征向量及增强后的第二特征向量； 将所述公共特征向量与所述增强后的第一特征向量及增强后的第二特征向量进行拼接，得到拼接特征向量，并将所述拼接特征向量输入预构建的特征分类网络，得到分类结果； 基于所述功能磁共振成像数据计算所述脑部神经中各个区域之间的功能连接矩阵，计算表达式为： ； 其中r i 和r j 为不同脑区的血氧水平依赖信号，covr i ,r j 为r i 和r j 之间的协方差，σ ri 和σ rj 分别为r i 和r j 的标准差，Corr（r i ，r j ）为r i 与r j 之间的相关度； 将所述第一特征向量与所述第二特征向量相加，得到所述脑部神经的公共特征向量，具体包括： 通过扁平化操作将所述第一特征向量与所述第二特征向量压缩至相同的维数，将压缩后的第一特征向量与压缩后的第二特征向量进行相加，得到所述脑部神经的公共特征向量。

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