买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉烟台大学申请的专利基于双组学特征拓扑调整的阿尔兹海默病预测方法、系统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：CN120108656B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202510258253.7，技术领域涉及：G16H30/40；该发明授权基于双组学特征拓扑调整的阿尔兹海默病预测方法、系统是由郑强;王钰淏;王璇设计研发完成，并于2025-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双组学特征拓扑调整的阿尔兹海默病预测方法、系统在说明书摘要公布了：本发明涉及深度学习、图像数据处理技术领域，具体为一种基于双组学特征拓扑调整的阿尔兹海默病预测方法、系统，通过划分脑区，分别提取影像组学特征、形态学特征，对应分别得到影像组学特征矩阵、形态学节点特征矩阵，基于形态学节点特征矩阵进行所有脑区之间的形态学相关性计算，得到邻接矩阵；对邻接矩阵进行图卷积处理，得到每个受试者的增强拓扑矩阵；对增强拓扑矩阵进行稀疏化处理，获得稀疏拓扑矩阵；基于稀疏拓扑矩阵对影像组学特征矩阵进行若干次特征聚合处理得到融合特征矩阵，对融合特征矩阵进行展平处理后依次进行特征提取处理、层归一化处理和分类处理，获得阿尔兹海默病预测结果，可以提高对阿尔兹海默病预测的准确性。

本发明授权基于双组学特征拓扑调整的阿尔兹海默病预测方法、系统在权利要求书中公布了：1.一种基于双组学特征拓扑调整的阿尔兹海默病预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、对获取的受试者的T1加权成像数据进行分割处理，得到灰质体积图，对灰质体积图预处理后划分为若干个脑区，提取每个脑区的若干个影像组学特征，基于脑区数量、影像组学特征，得到影像组学特征矩阵； 对T1加权成像数据进行脑区划分，提取每个脑区的若干个形态学特征，基于脑区数量、形态学特征，得到形态学节点特征矩阵； S2、基于形态学节点特征矩阵进行所有脑区之间的形态学相关性计算，得到邻接矩阵；对邻接矩阵进行图卷积处理，得到每个受试者的增强拓扑矩阵，增强拓扑矩阵中的每个元素值为连接强度值； S3、对增强拓扑矩阵进行稀疏化处理，所述稀疏化处理过程为： 计算所有受试者的增强拓扑矩阵中关于每个连接强度值的平均值，根据不同连接强度值与对应平均值的差值，获得若干个距离值，对若干个距离值排序后分别设置不同贡献权重，基于不同贡献权重计算增强拓扑矩阵中关于每个连接强度值的加权平均值，基于加权平均值对增强拓扑矩阵进行稀疏化处理，将增强拓扑矩阵中小于加权平均值的值设置为0，获得稀疏拓扑矩阵； S4、基于稀疏拓扑矩阵对影像组学特征矩阵进行若干次特征聚合处理得到融合特征矩阵，对融合特征矩阵进行展平处理后依次进行特征提取处理、层归一化处理和分类处理，获得阿尔兹海默病预测结果。

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烟台大学，其通讯地址为：264005 山东省烟台市莱山区清泉路30号；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。