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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超图神经网络的阿尔茨海默症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：CN116563618B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202310482507.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于超图神经网络的阿尔茨海默症分类方法和系统是由曾安;罗百荣;潘丹;杨洋;刘军;杨宝瑶;赵靖亮设计研发完成，并于2023-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于超图神经网络的阿尔茨海默症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超图神经网络的阿尔茨海默症分类方法和系统，方法包括：获取阿尔茨海默症患者大脑的fMRI图像数据并进行预处理；利用RBF‑SVR递归特征消除算法对每个fMRI图像构造超图；对预处理后的fMRI图像数据和fMRI超图数据添加噪声并整合为训练元数据，将训练元数据输入建立的阿尔茨海默症分类模型进行训练，利用训练好的阿尔茨海默症分类模型对待诊断患者大脑的fMRI图像数据进行分类，获取阿尔茨海默症分类断结果；本发明使用RBF‑SVR递归特征消除算法来非线性地为每一个fMRI图像构造超图，结合超图神经网络模型，能够有效提高AD早期诊断的性能和精准度，分类性能更好。

本发明授权一种基于超图神经网络的阿尔茨海默症分类方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于超图神经网络的阿尔茨海默症分类方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取阿尔茨海默症患者大脑的fMRI图像数据并进行预处理； 所述步骤S1中预处理的具体方法包括：图像格式转换、去除初始时间点、时间片校正、头动校正、空间标准化、去线性漂移、协变量回归、低频滤波和空间平滑； S2：对预处理后的fMRI图像数据中的每个fMRI图像构造超图，获取fMRI超图数据，包括： 利用RBF-SVR递归特征消除算法对预处理后的fMRI图像数据中的每个fMRI图像构造超图，获取fMRI超图数据； 所述RBF-SVR递归特征消除算法中，将基于非线性高斯核SVR作为递归特征消除算法的估计器； 将预处理后的fMRI图像数据中的每个fMRI图像分为若干个ROI，提取每个fMRI图像所有ROI的平均BOLD信号的时间序列； 对于每个fMRI图像，选取一个ROI作为目标ROI，根据所有ROI的平均BOLD信号的时间序列，利用RBF-SVR递归特征消除算法计算目标ROI与其他ROI之间的拟合度，利用目标ROI和与其拟合度最高的若干个其他ROI构造一条超边； 重复上述操作，将每个fMRI图像中的每个ROI分别作为目标ROI构造超边，将每个fMRI图像中的所有超边构成相对应的fMRI超图，将所有的fMRI超图保存为fMRI超图数据； S3：对预处理后的fMRI图像数据和fMRI超图数据添加噪声，整合为训练元数据； S4：利用训练元数据对建立的阿尔茨海默症分类模型进行训练，获得训练好的阿尔茨海默症分类模型； S5：获取待诊断患者大脑的fMRI图像数据并输入训练好的阿尔茨海默症分类模型中进行分类，获取阿尔茨海默症分类结果。

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