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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种基于多任务学习的脑影像分类及脑认知评分预测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：CN116843667B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202310888573.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于多任务学习的脑影像分类及脑认知评分预测方法是由刘锦;田旭;李洪东设计研发完成，并于2023-07-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多任务学习的脑影像分类及脑认知评分预测方法在说明书摘要公布了：本申请适用于图像分类技术领域，提供了一种基于多任务学习的脑影像分类及脑认知评分预测方法，包括获取训练脑磁共振影像图像集；构建脑影像分类及脑认知评分预测型；将训练脑磁共振图像集输入该模型，得到脑影像分类结果、脑认知评分预测值以及交互特征；分别构建第一、第二、第三以及第四损失函数；根据上述损失函数，确定脑影像分类及脑认知评分预测模型的损失值；利用损失值对该模型进行反向传播，得到训练后的脑影像分类及脑认知评分预测模型；将待识别脑磁共振图像输入到训练后的脑影像分类及脑认知评分预测模型，得到脑影像分类结果和脑认知评分预测值。本申请能够提高脑影像分类和脑认知评分预测的准确度。

本发明授权一种基于多任务学习的脑影像分类及脑认知评分预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多任务学习的脑影像分类及脑认知评分预测方法，其特征在于，包括： 获取训练脑磁共振图像集；所述训练脑磁共振图像集包括N个脑磁共振图像样本； 构建脑影像分类及脑认知评分预测模型；所述脑影像分类及脑认知评分预测模型包括用于提取脑影像分类特征的第一特征提取模块、用于提取脑认知评分特征的第二特征提取模块、用于对所述脑影像分类特征和所述脑认知评分特征进行交互的特征交互模块、用于生成脑影像分类结果的识别模块以及用于生成脑认知评分预测结果的预测模块，所述第一特征提取模块的输入端和所述第二特征提取模块的输入端接收脑磁共振图像，所述第一特征提取模块的第一输出端输出脑影像分类特征，所述第二特征提取模块的第一输出端输出脑认知评分特征，所述特征交互模块的第一输入端连接所述第一特征提取模块的第二输出端，所述特征交互模块的第二输入端连接所述第二特征提取模块的第二输出端，所述特征交互模块的第一输出端连接所述识别模块的第一输入端，所述识别模块的第二输入端连接所述第一特征提取模块的第一输出端，所述识别模块的输出端输出脑影像分类结果，所述特征交互模块的第二输出端连接所述预测模块的第一输入端，所述预测模块的第二输入端连接所述第二特征提取模块的第一输出端，所述预测模块的输出端输出脑认知评分预测值； 将所述训练脑磁共振图像集中的脑磁共振图像逐个输入所述脑影像分类及脑认知评分预测模型，得到N个脑影像分类结果、N个脑认知评分预测值以及N个交互特征； 根据所述N个脑影像分类结果，构建第一损失函数； 根据所述N个脑认知评分预测值，构建第二损失函数； 根据所述N个交互特征，构建第三损失函数； 根据预先获取的所述N个脑磁共振图像样本中每个脑磁共振图像样本的脑认知评分实际值，构建第四损失函数； 根据所述第一损失函数、所述第二损失函数、所述第三损失函数以及所述第四损失函数，确定所述脑影像分类及脑认知评分预测模型的损失值； 利用所述损失值对所述脑影像分类及脑认知评分预测模型进行反向传播，直至所述脑影像分类及脑认知评分预测模型收敛，得到训练后的脑影像分类及脑认知评分预测模型； 将待分类脑磁共振图像输入训练后的脑影像分类及脑认知评分预测模型，得到所述待分类脑磁共振图像的脑影像分类结果及脑认知评分预测值。

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