广东工业大学曾安获国家专利权
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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于三维卷积和孪生神经网络的AD分类方法和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：CN116863206B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202310730443.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于三维卷积和孪生神经网络的AD分类方法和系统是由曾安;王健斌;潘丹;杨宝瑶;杨洋;刘军设计研发完成，并于2023-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于三维卷积和孪生神经网络的AD分类方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于三维卷积和孪生神经网络的AD分类方法和系统，方法包括：使用三维卷积神经网络提取受试者两个时间点的sMRI影像中的高维特征；使用孪生神经网络着重检测和识别病人在不同时期拍摄的sMRI影像的区别，提取病症在较长时间跨度上的发展以及其高维特征；通过多层感知机网络从临床数据中提取特征，并融合所有的高维特征进行阿尔茨海默症的综合分类；本发明将三维卷积神经网络模型和孪生神经网络模型相结合，并利用受试者在不同时期的sMRI影像以及其临床数据进行综合分类，有效提高了预测性能和分类精度。
本发明授权一种基于三维卷积和孪生神经网络的AD分类方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于三维卷积和孪生神经网络的AD分类方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取受试者两个不同时间点的sMRI影像并分别进行预处理； S2：获取sMRI影像掩膜，并将sMRI影像掩膜分别与预处理后的两个不同时间点的sMRI影像依次进行点积运算和数据增强操作，获取第一sMRI影像和第二sMRI影像； 将第一sMRI影像和第二sMRI影像作差，获取sMRI影像差值图； S3：将第一sMRI影像、第二sMRI影像和sMRI影像差值图共同输入训练好的三维卷积神经网络模型中进行特征提取，获取第一高维特征向量； S4：将第一sMRI影像和第二sMRI影像分别输入预设的孪生神经网络模型中进行特征提取，获取第二高维特征向量； S5：获取受试者的临床数据并输入到预设的多层感知器网络中进行特征提取，获取第三高维特征向量； S6：将第一高维特征向量、第二高维特征向量和第三高维特征向量进行特征融合，获取受试者的阿尔茨海默症分类结果。
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