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龙图腾网获悉内蒙古大学申请的专利基于多尺度超图网络的MCI诊断系统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：CN119405272B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202411532467.0，技术领域涉及：A61B5/00；该发明授权基于多尺度超图网络的MCI诊断系统是由员曼曼;贾味明设计研发完成，并于2024-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度超图网络的MCI诊断系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多尺度超图网络的MCI诊断系统、存储介质和电子设备，涉及神经网络技术领域。本发明中，首先预处理待诊断患者的fMRI信号，获取功能图像上每个ROI区域的BOLD时间序列；然后通过锁相值技术计算ROI区域在频谱域的相位同步关系；以及利用图注意力机制在时间域上动态学习并识别不同脑区之间的相对重要性；接着设计一种多尺度特征融合机制，以整合fMRI信号的时域和频谱动态连接特征，形成一个时频融合矩阵，并基于该矩阵建立了动态超图模型；最后利用超图神经网络构建用于轻度认知障碍的检测模型，并通过网格搜索策略进行参数优化，以提高MCI诊断效果。

本发明授权基于多尺度超图网络的MCI诊断系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度超图网络的MCI诊断系统，其特征在于，包括： 预处理模块，用于获取并预处理待诊断患者的fMRI信号，以获取功能图像上每个ROI区域的BOLD时间序列； 同步性分析模块，用于采用锁相值技术评估成对的ROI时间信号之间相位同步程度，获取二阶谱矩阵； 自适应模块，用于利用图注意力机制计算成对的ROI时间信号之间的权重系数，平滑后获取时域矩阵； 融合模块，用于融合所述二阶谱矩阵和时域矩阵，获取时频融合矩阵； 提取模块，用于将所述时频融合矩阵作为超图神经网络的输入，获取不同所述ROI区域之间的高阶关系的特征表示； 分类模块，用于基于所述超图神经网络的最终输出，预测所述待诊断患者的MCI诊断结果； 其中，所述融合模块具体用于： CTS＝CTEM⊙CSPE其中，CTS表示时频融合矩阵；CTEM、CSPE分别表示时域矩阵和二阶谱矩阵；⊙表示Hadamard乘积； 所述提取模块具体用于： 定义超图用表示，其中表示节点集，n为节点总数；ε＝{e1,e2,...,em}表示超边集，m为超边总数；为超边的权重矩阵；每个超边e连接多个节点v，并由的对角矩阵加权； 将超图表示为关联矩阵H，定义如下： 基于时频融合矩阵CTS构造超边，对于第i个ROI区域，在CTS中选择具有最高连接值的关联区域K，定义为集合top_Ki； 基于集合top_Ki，将关联矩阵H重新定义为： 其中，j表示集合top_Ki中关联区域的索引； 对于关联矩阵H，其顶点的度矩阵定义为采用表示，其中diag为对角矩阵，dvi表示节点vi的度；以及其超边的度矩阵表示为其中δei表示超边ei的度；利用所述超图神经网络捕获不同所述ROI区域之间的高阶关系进行特征表示，其中第个卷积层表示为： 其中，上标T表示转置；Xl表示第层的卷积输出特征，作为滤波器用于提取超图中的节点特征，表示可学习的超边权重矩阵，Wei表示超边ei的权重系数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人内蒙古大学，其通讯地址为：010021 内蒙古自治区呼和浩特市赛罕区大学西路235号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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