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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种图像分类方法、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：CN115423754B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202210943611.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种图像分类方法、装置、设备及存储介质是由汪天富;邱梓锋;雷柏英;杨鹏;宋雪刚设计研发完成，并于2022-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像分类方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及脑疾病判定技术领域，具体是涉及一种图像分类方法、装置、设备及存储介质。磁共振影像能够准确反映脑部结构因病变而引起的变化，正电子发射断层影像能够准确反映脑部功能因病变而引起的变化。本发明首先利用大卷积核注意力LKA模块来学习注意力图。接着通过由CNN和Transformer双分支组成的主干网络进行高级特征学习。本发明还设计了一个模态特征融合块MFFB用以在主干网络中来对MRI及PET特征进行交互融合。最后，在提取完高级特征后，使用一个空间通道注意力模块SCA，来对得到的高级特征进行空间上和通道上的处理。在ADNI数据集上的大量实验结果表明，本发明的模型优于最先进的方法，表明本发明提出的方法的有效性。

本发明授权一种图像分类方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像分类方法，其特征在于，包括： 生成脑部的磁共振影像和正电子发射断层影像； 提取所述磁共振影像和所述正电子发射断层影像的融合特征图，所述融合特征图包括所述磁共振影像的特征和所述正电子发射断层影像的特征； 对所述融合特征图进行分类，得到用于表征脑部疾病的分类结果； 所述提取所述磁共振影像和所述正电子发射断层影像的融合特征图，所述融合特征图包括所述磁共振影像的特征和所述正电子发射断层影像的特征，包括： 对所述磁共振影像和所述正电子发射断层影像分别应用深度卷积算法，得到所述深度卷积算法输出的第一结果和第二结果，所述第一结果与所述磁共振影像相对应，所述第二结果与所述正电子发射断层影像相对应； 对所述第一结果和所述第二结果分别应用深度扩张卷积算法，得到所述深度扩张卷积算法输出的第三结果和第四结果，所述第三结果与所述磁共振影像相对应，所述第四结果与所述正电子发射断层影像相对应； 对所述第三结果和所述第四结果分别进行卷积，得到所述磁共振影像的注意力图和所述正电子发射断层影像的注意力图，所述注意力图用于表征各个特征所对应的权重； 将所述磁共振影像的注意力图与所述磁共振影像相乘，得到所述磁共振影像的初级特征图； 将所述正电子发射断层影像的注意力图和所述正电子发射断层影像相乘，得到所述正电子发射断层影像的初级特征图； 依据所述磁共振影像的初级特征图和所述正电子发射断层影像的初级特征图，得到融合特征图。

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