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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种基于多尺度特异性区域的阿尔茨海默病分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：CN116758324B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202210218806.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于多尺度特异性区域的阿尔茨海默病分类方法是由何小海;张津;卿粼波;陈洪刚;吴小强;滕奇志设计研发完成，并于2022-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多尺度特异性区域的阿尔茨海默病分类方法在说明书摘要公布了：针对阿尔茨海默病辅助诊断任务，本发明公开了一种基于多尺度特异性区域的阿尔茨海默病分类方法。充分关注PET影像中与疾病相关区域的代谢水平，减少其他冗余信息的干扰是该任务的关键。本发明设计了基于显著性引导定位的多尺度特异性区域定位模块，以无监督的方式关注PET影像中与疾病相关的特异性区域，提升辅助诊断的可解释性。针对提取的多尺度特异性区域，设计融合特异性区域的辅助诊断网络，减少PET影像中的其他干扰特征以提升分类准确率。本发明基于深度学习的特性和优势，结合PET影像的特点，设计了基于多尺度特异性区域的阿尔茨海默病分类网络，在医学图像分析、阿尔茨海默病辅助诊断等方面有广阔的应用前景。

本发明授权一种基于多尺度特异性区域的阿尔茨海默病分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度特异性区域的阿尔茨海默病分类方法，其特征在于包括以下步骤： 步骤一：基于公开的ADNI数据集，选择具有高质量PET影像的受试者构成使用的数据集，并制定非泄露的数据划分规则将数据划分为训练集和测试集；对数据集中的PET影像进行预处理，经过偏差校正，空间归一化，空间转换，采样和像素归一化后，得到标准PET影像； 步骤二：多尺度特异性区域的提取，将步骤一中预处理后的PET影像经过分数加权的类激活映射方法和最大连通域分析确定高激活点集合，然后通过非极大值抑制算法获得多尺度特异性区域； 步骤三：将步骤二所获得的多尺度特异性区域输入到多尺度特异性区域融合网络中进行训练，其网络结构包括特征提取分支，自适应特征融合分支和决策融合分支，首先，通过Resnet18网络学习多尺度特异性区域的特征表示；然后，利用自适应特征融合分支实现多尺度特异性区域特征的有效聚合，其中的门控机制使模型选择性地关注区域中的不同高激活位置，从而捕获PET影像中有助于AD诊断的关键信息；此外，决策融合分支利用平均融合方法综合考虑多个区域特征及区域融合特征的预测结果； 步骤四：引入用于多特征学习的损失函数，将每一个特异性区域的预测结果和特异性区域融合后的预测结果分别采用交叉熵损失进行优化。

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