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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种脑疾病分类模型训练方法、装置、设备及存储介质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：CN115240860B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202210679000.3，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权一种脑疾病分类模型训练方法、装置、设备及存储介质是由雷柏英;邱雅利;杨鹏;宋雪刚;肖小华;汪天富设计研发完成，并于2022-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种脑疾病分类模型训练方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及疾病分类模型训练技术领域，具体是涉及一种脑疾病分类模型训练方法、装置、设备及存储介质。脑功能连接网络和脑结构连接网络两者相辅相成，两者结合能够提供更多的人体生理信息，因此由脑功能连接网络和脑结构连接网络融合而成的脑连接网络具有更多的人体生理信息，由脑连接网络去学习训练脑疾病分类模型，使得脑疾病分类模型能够学习更多的人体生理信息，因此训练之后的脑疾病分类模型针对脑疾病能够提供准确性较高的分类结果。

本发明授权一种脑疾病分类模型训练方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种脑疾病分类模型训练方法，其特征在于，包括： 依据脑功能图像，生成脑功能连接网络； 依据脑结构图像，生成脑结构连接网络； 融合所述脑功能连接网络和所述脑结构连接网络，得到脑连接网络； 依据所述脑连接网络，训练脑疾病分类模型； 所述依据脑功能图像，生成脑功能连接网络，包括： 获取采集各个所述脑功能图像的时间点； 依据各个所述时间点所对应的先后顺序，得到中间时间点和各个非中间时间点； 将各个所述非中间时间点的所述脑功能图像与所述中间时间点的所述脑功能图像进行匹配校正，得到匹配校正之后的所述脑功能图像； 去除匹配校正之后的所述脑功能图像中的阴影、噪音，得到预处理之后的所述脑功能图像； 将预处理之后的所述脑功能图像划分为各个功能区； 以各个所述功能区为节点，根据各个所述功能区在人脑中的连接关系连接各个节点，生成脑功能连接网络； 所述依据脑结构图像，生成脑结构连接网络，包括： 将所述脑结构图像划分为各个结构区； 计算各个所述结构区之间的平均各向异性分数； 计算各个所述结构区的灰质和白质之间的表面积； 计算各个所述结构区的所述表面积的平均值； 所述平均各向异性分数除以所述平均值，得到运算结果； 根据所述运算结果，得到各个所述结构区之间的连接强度； 各个所述结构区为节点结合所述连接强度，生成脑结构连接网络； 所述融合所述脑功能连接网络和所述脑结构连接网络，得到脑连接网络，包括： 提取所述脑功能连接网络中各个所述功能区的参数信息； 依据各个所述功能区的参数信息和各个所述功能区在所述脑功能连接网络中的位置，生成脑功能数据矩阵； 获取所述脑功能数据矩阵所对应的脑功能加权矩阵； 依据所述脑结构连接网络所涵盖的所述连接强度，生成强度惩罚矩阵； 依据所述脑功能数据矩阵、所述脑功能加权矩阵、所述强度惩罚矩阵，生成脑连接网络； 所述依据所述脑连接网络，训练脑疾病分类模型，包括： 依据所述脑连接网络，得到构成所述脑连接网络的个体的连接网络特征，个体的所述连接网络包括个体的脑功能连接网络和个体的脑结构连接网络； 计算各个所述个体之间的邻接矩阵，所述邻接矩阵中的元素用于表征各个所述个体之间的差异； 融合个体的连接网络特征和所述邻接矩阵，生成稀疏图； 对所述个体的连接网络特征应用K邻近算法生成所述脑连接网络所对应的特征图； 依据所述脑连接网络，生成所述脑连接网络所对应的拓扑图； 提取所述特征图和所述拓扑图所涵盖的共同特征； 将所述特征图、所述拓扑图、所述共同特征分别输入到所述稀疏图，得到所述稀疏图输出的与所述特征图所对应的第一嵌入矩阵、与所述拓扑图所对应的第二嵌入矩阵、与所述共同特征所对应的第三嵌入矩阵； 计算所述第一嵌入矩阵的第一注意力系数、所述第二嵌入矩阵的第二注意力系数、所述第三嵌入矩阵的第三注意力系数； 所述第一嵌入矩阵乘所述第一注意力系数加所述第二嵌入矩阵乘所述第二注意力系数加所述第三嵌入矩阵乘第三注意力系数，得到最终嵌入矩阵； 依据所述最终嵌入矩阵，训练脑疾病分类模型。

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