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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种脑图像分类方法、分类装置、设备及存储介质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：CN115861690B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202211472031.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种脑图像分类方法、分类装置、设备及存储介质是由宋雪刚;雷柏英;李平康;杨鹏;汪天富设计研发完成，并于2022-11-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种脑图像分类方法、分类装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，具体是涉及一种脑图像分类方法、分类装置、设备及存储介质。对被检测脑图像的若干个特征应用自注意力网络，计算任意两个特征之间的关联程度；依据关联程度，修正若干个特征，得到修正之后的若干个特征；对修正之后的若干个特征应用图卷积网络，得到图卷积网络输出的针对被检测脑图像的分类结果。本发明将若干个特征输入到自注意力网络，自注意力网络输出若干个特征彼此之间的关联程度，之后再根据特征彼此之间的关联程度去修正若干个特征，最后将修正之后的若干个特征输入到图卷积网络，图卷积网络就会输出分类结果。本发明充分考虑了特征之间的关联程度，使得本发明针对脑图像的分类结果准确性较高。

本发明授权一种脑图像分类方法、分类装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种脑图像分类方法，其特征在于，包括： 对被检测脑图像的若干个特征应用自注意力网络，计算任意两个所述特征之间的关联程度； 依据所述关联程度，修正若干个所述特征，得到修正之后的若干个所述特征； 对修正之后的若干个所述特征应用图卷积网络，得到所述图卷积网络输出的针对所述被检测脑图像的分类结果； 所述自注意力网络和所述图卷积网络均为训练之后的网络，网络的训练方式包括： 依据各幅样本图像的各个样本特征之间的相似性、各幅样本图像的非影像信息、各幅样本图像所对应的样本分类标签，计算任意两幅所述样本图像的权重，所述样本分类标签用于表征所述样本图像所对应的样本分类结果； 依据任意两幅所述样本图像的权重、各幅样本图像的各个样本特征，训练所述自注意力网络和所述图卷积网络； 所述依据任意两幅所述样本图像的权重、各幅样本图像的各个样本特征，训练所述自注意力网络和所述图卷积网络，包括： 依据任意两幅所述样本图像的权重、各幅所述样本图像的各个所述样本特征，修正各幅所述样本图像的各个所述样本特征，得到各幅所述样本图像的第一次修正之后的各个所述样本特征； 对各幅所述样本图像的第一次修正之后的各个所述样本特征应用所述自注意力网络，得到所述自注意力网络输出的任意两个所述样本特征之间的关联程度； 依据各个所述样本特征中的任意两个特征之间的关联程度对第一次修正之后的各个所述样本特征进行修正，得到第二次修正之后的所述样本特征； 对第二次修正之后的所述样本特征应用图卷积网络，得到所述图卷积网络输出的训练分类结果； 依据所述训练分类结果和所述样本分类标签，调整所述自注意力网络的参数和所述图卷积网络的参数，完成所述自注意力网络和图卷积网络的训练。

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