南京医科大学王菲获国家专利权
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龙图腾网获悉南京医科大学申请的专利基于Transformer模型的纵向神经影像数据建模与特征聚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：CN120747571B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202511188541.6，技术领域涉及：G06V10/762；该发明授权基于Transformer模型的纵向神经影像数据建模与特征聚类方法是由王菲;段佳设计研发完成，并于2025-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于Transformer模型的纵向神经影像数据建模与特征聚类方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于Transformer模型的纵向神经影像数据建模与特征聚类方法，包括获取被试三个时间点的纵向神经影像数据，以生成二阶差分大脑网络；将二阶差分大脑网络划分为多个交互子矩阵；对交互子矩阵进行编码，得到被试的交互嵌入向量；将被试交互嵌入向量与记忆向量进行匹配，得到被试新的表示向量，以及对应得分列表；以新的表示向量进行图形重建；同时确定聚类中心。本发明将深度学习与纵向神经影像分析相结合，构建了一种高效、自动化的时序特征建模与聚类分析方法，可作为精神疾病研究中的智能辅助分析工具，在支持个体差异研究和连接模式探索方面具有重要的科研应用价值和广阔的推广前景。
本发明授权基于Transformer模型的纵向神经影像数据建模与特征聚类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Transformer模型的纵向神经影像数据建模与特征聚类方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、获取被试三个时间点的纵向神经影像数据，并转化为大脑功能连接矩阵；计算相邻时间点大脑功能连接矩阵之间的二阶差分关系，以生成二阶差分大脑网络； S2、将大脑功能连接矩阵划分为多个静息状态子网络，引入基于Transformer的多头注意力机制，捕捉各子网络之间的交互关系，将被试的二阶差分大脑网络划分为多个子网络之间的交互子矩阵； S3、利用包含图卷积运算和交互注意运算的编码器，对所述交互子矩阵进行编码，得到被试的交互嵌入向量； S4、构建包含多个记忆向量的记忆库，将被试交互嵌入向量与记忆向量进行匹配，得到被试新的表示向量，以及被试交互嵌入向量与各记忆向量匹配的得分列表； S5、引入图形解码器，以新的表示向量进行图形重建；同时，基于获得的所述得分列表，通过K-means方法确定聚类中心。
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