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龙图腾网获悉成都信息工程大学申请的专利一种多模态磁共振大尺度脑网络特征提取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：CN120472254B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510945888.4，技术领域涉及：G06V10/77；该发明授权一种多模态磁共振大尺度脑网络特征提取方法是由龚津南;马芮;罗程设计研发完成，并于2025-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模态磁共振大尺度脑网络特征提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多模态磁共振大尺度脑网络特征提取方法，属于医学图像处理技术领域，本方法基于医学磁共振数据，通过一系列预处理操作后得到大脑的结构连接矩阵，提取出结构和功能特征，融合了功能磁共振，结构磁共振以及弥散张量成像信息，利用图嵌入Node2vec图嵌入方式对结构连接进行增强，使用分支注意力和图特征约束的方式学习脑区节点的特征。本方案有效解决了脑疾病多模态信息融合的问题，弥补了利用弥散张量成像构建结构连接矩阵的缺陷，实现了对脑疾病相关的显著性脑区和重要特征的学习。

本发明授权一种多模态磁共振大尺度脑网络特征提取方法在权利要求书中公布了：1.一种多模态磁共振大尺度脑网络特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集多模态磁共振影像，并对其预处理； 所述多模态磁共振影像包括解剖磁共振影像、静息态磁共振影像以及弥散磁共振影像，其预处理获得磁共振特征依次为结构磁共振的解剖特征、功能磁共振的时序特征以及结构连接矩阵； S2、使用图嵌入Node2vec方式对结构连接矩阵进行增强，得到新的结构连接矩阵，并与解剖特征和时序特征一并作为输入特征； S3、通过分支注意力模块对输入特征进行特征学习，获得注意力结构连接特征； S4、通过图特征约束模块计算注意力结构连接特征与输入特征的特征通道差异化得分，进而对不同特征通道进行加权学习，获得加权结构连接特征，作为提取的脑网络特征； 所述步骤S3中的分支注意力模块包括通道最大池化单元、通道平均池化单元、第一MLP层和第二MLP层； 所述步骤S3包括以下分步骤： S31、通过通道最大池化单元和通道平均池化单元对输入特征分别进行通道最大池化处理和通道平均池化处理，得到第一特征和第二特征； S32、通过第一MLP层和第二MLP层分别对第一特征和第二特征进行特征的跨通道学习，分别得到第三特征和第四特征； S33、对第三特征和第四特征进行逐元素相加求和，并利用激活函数将其转化为注意力得分； S34、对输入特征进行空间图卷积操作，并将注意力得分通过逐元素相乘的方式应用到空间图卷积操作的输出特征上，获得注意力结构连接特征； 所述步骤S4包括以下分步骤： S41、计算空间图卷积操作的输出特征与输入特征X的余弦相似度； S42、根据计算的余弦相似度计算空间图卷积操作的输出特征与输入特征X在特征通道上的差异化得分； S43、将差异化得分与输入特征X逐元素相乘，过滤特征通道的信息，获得图特征约束输出特征； S44、将图特征约束输出特征与注意力结构连接特征逐元素相加，获得加权结构连接特征，作为提取的脑网络特征。

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