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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种基于SlowFast双流知识蒸馏网络的帕金森识别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：CN115736883B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202211251402.X，技术领域涉及：A61B5/055；该发明授权一种基于SlowFast双流知识蒸馏网络的帕金森识别方法是由聂烜;黄仁念;柴博松;高和瑜设计研发完成，并于2022-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于SlowFast双流知识蒸馏网络的帕金森识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于SlowFast双流知识蒸馏网络的帕金森识别方法，首先使用MRI数据转化成PNG数据再转换为MP4视频数据，生成文件列表，划分训练集和测试集；再将训练集数据送入SlowFast网络进行特征提取；最后使用知识蒸馏对网络进行泛化，保证网络有很强的泛化性。本发明可以大大减少医护工作人员的工作量，提高医生们的工作效率，可以做到快速筛查，同时能进行远程医疗诊断。

本发明授权一种基于SlowFast双流知识蒸馏网络的帕金森识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于SlowFast双流知识蒸馏网络的帕金森识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：将MRI数据转化成PNG数据再变成MP4格式文件，并且生成文件列表，再将MP4格式文件划分为训练集和测试集； 步骤1-1：输入的原始图像为NII格式图像数据即三维CT图像数据，将NII格式图像数据转为PNG图片，其中每个NII格式图像数据可以转换若干张PNG图片； 步骤1-2：将PNG图片打包成指定帧率的MP4视频文件； 步骤1-3：遍历所有的MP4视频文件，生成文件列表；在生成MP4视频文件时，标注患者是否患病，在生成文件列表时候标注清楚该视频文件对应的样例是否为阳性； 步骤1-4：使用随机算法将MP4视频文件进行训练集和测试集划分； 步骤2：将步骤1生成的训练集送入SlowFast网络进行特征提取； 步骤2-1：将每次训练集中的视频进行稠密帧采样和稀疏帧采样获得两种不同的特征向量； 步骤2-2：对步骤2-1得到的两种不同的向量分别通过由2个ResNet3D组成的联合模型SlowFast中的1个ResNet3D进行特征提取，获得最后的特征向量； 步骤2-3：通过交叉熵损失函数进行SlowFast模型的损失计算； 步骤2-4：清零优化器的梯度，为下一次迭代做准备； 步骤2-5：更新模型梯度，进行下一轮迭代； 步骤2-6：最终得到训练完成的SlowFast模型； 步骤3：使用知识蒸馏对SlowFast模型进行泛化； 步骤3-1：分割训练集中视频文件中存在的红核黑质部分； 步骤3-2：使用SlowFast模型构建蒸馏结构，将使用红核黑质部分数据的网络作为学生网络，将使用训练集中的MP4视频数据的网络作为教师网络，进行蒸馏，每完成一轮蒸馏，采取动量更新法用学生网络更新教师网络，最终实现对SlowFast模型的泛化。

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