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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种基于特异性脑区多关系推理的阿茨海默病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：CN117224107B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202210652377.X，技术领域涉及：A61B5/055；该发明授权一种基于特异性脑区多关系推理的阿茨海默病分类方法是由何小海;张津;卿粼波;陈洪刚;周杭;吴小强;滕奇志设计研发完成，并于2022-06-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于特异性脑区多关系推理的阿茨海默病分类方法在说明书摘要公布了：针对阿茨海默病辅助诊断任务，本发明公开了一种基于特异性脑区多关系推理的阿茨海默病分类方法。充分学习sMRI影像中与疾病相关区域的多关系感知表征，包括空间关系和拓扑信息，提升辅助诊断的准确率是该任务的关键。本发明将疾病状态的区分视为图分类问题，构建了空间图和语义图。设计了空洞卷积模块学习特异性区域表示，利用了多关系图卷积模块捕获多种类型的脑区间关系。对学习到的图结构进行全局推理，选择有鉴别性的信息，生成用于诊断的全局表示。本发明基于深度学习的优势，结合sMRI影像的特点，设计了基于特异性脑区多关系推理的阿茨海默病分类网络，在医学图像分析、阿茨海默病辅助诊断等方面有广阔的应用前景。

本发明授权一种基于特异性脑区多关系推理的阿茨海默病分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于特异性脑区多关系推理的阿茨海默病分类方法，其特征在于包括以下步骤： 步骤一：基于公开的ADNI数据集，选择高质量sMRI影像构成所使用的实验数据，并制定非泄露的数据划分标准将数据划分为样本均衡分布的训练集和测试集；对数据集中的sMRI影像进行组织分割，配准和空间标准化预处理，然后基于标准脑模板AAL3进行脑区分割并计算各个脑区的平均灰质密度； 步骤二：关键脑部区域的提取，计算步骤一中得到的大脑区域和疾病类别的肯德尔相关性系数，经过组间差异分析后确定具有显著组间差异的脑区域，选取排名前6位的区域进行实验分析； 步骤三：基于步骤二所获得的特异性区域，通过基于空洞卷积的特征提取网络提取丰富的区域特征表示，包括近距离信息和远距离信息； 步骤四：提出特异性脑区多关系推理网络，基于图卷积对构建的空间图和语义图进行多关系编码，丰富用于阿茨海默病诊断的区域级表征； 步骤五：引入用于聚合多关系感知区域特征的全局推理，得到用于分类的最终特征表示，并对预测结果采用交叉熵损失进行优化。

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