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龙图腾网获悉重庆理工大学申请的专利一种脑部的磁共振图像分析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：CN115359012B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202211027577.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种脑部的磁共振图像分析方法是由张琼敏;龙颖;蔡鸿顺设计研发完成，并于2022-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种脑部的磁共振图像分析方法在说明书摘要公布了：本发明涉及脑部三维磁共振数据处理技术领域，尤其涉及一种脑部的磁共振图像分析方法。方法包括对3D的脑部数据进行多视图的角度切片，并分别进行2D图像进行特征提取；输入通道注意力模块，在特征图中反映不同脑区对识别贡献的重要程度；计算交叉熵分类损失，对受试者是否患病进行分类；同时，计算TripletLoss以区分多个切片是否属于同一受试者。本发明不仅有助于减少网络的参数量与计算量，还可以缓解阿尔兹海默病数据集的样本小易带来过拟合问题；在不同的视图内提取出相互关联的特征，可采用多样的信息来解释阿尔兹海默症的内在本质；可保证同一受试者的多个二维切片图像分类结果一致，又能保留强化相应极细微的类内及类间特征信息。

本发明授权一种脑部的磁共振图像分析方法在权利要求书中公布了：1.一种脑部的磁共振图像分析方法，其特征在于，所述方法包括： 采用ShuffleNetV1作为主干网络； 对3D的脑部数据进行多视图的角度切片，并对不同角度2D图像分别进行特征提取，得到特征图； 将提取的特征图输入通道注意力模块，以反映特征图中不同脑区对识别贡献的重要程度； 计算交叉熵分类损失，对受试者是否患病进行分类；同时，计算TripletLoss以区分多个切片是否属于同一受试者； 所述通道注意力模块的构建方法如下： 将主干网络最后一层的Shuffle基础单元的结果进行全局平均池化； 对每个通道及临近的两个通道进行局部跨通道交互信息，得到一个空间注意力特征图，再使用sigmoid激活函数对其归一化； 其中，计算交叉熵分类损失，对受试者是否患病进行分类，操作步骤为： 交叉熵损失分支对通道注意力模块过后的结果进行展平和全连接操作； 计算TripletLoss以区分多个切片是否属于同一受试者，操作步骤为： TripletLoss分支先对ECA过后的结果经过3个1×1卷积层以减少通道数与ReLU激活函数层，然后对其展平、全连接，最后进行L2范式操作。

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