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龙图腾网获悉河北工业大学申请的专利多站点无监督域自适应的医学影像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：CN115713509B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202211437649.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权多站点无监督域自适应的医学影像分类方法是由郝小可;温鹏;王晓芳;阎刚;甄时伟;王静怡;李家旺设计研发完成，并于2022-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本多站点无监督域自适应的医学影像分类方法在说明书摘要公布了：本发明为一种多站点无监督域自适应的医学影像分类方法，首先获取多站点的医学影像样本，并对样本进行预处理，得到样本的特征向量；再选取一个站点的样本作为目标域数据，其余站点的样本均作为源域数据，将源域各个站点样本的特征向量进行堆叠构建源域特征矩阵，并对源域和目标域特征矩阵进行筛选，提取关键特征信息；然后，构建分类器，并以对齐多个源域与单个目标域的特征分布为优化目标构建目标函数；最后，对分类器进行迭代优化，直至目标函数收敛，获取最优分类器参数。该方法采用域自适应方法对齐多个源域与单个目标域数据之间的特征分布，以消除各个源域与目标域数据之间的分布差异，在分类器优化过程中同时计算源域数据向目标域数据迁移学习过程中各个源域的贡献程度，在样本有限的情况下也具有较高的分类精度。

本发明授权多站点无监督域自适应的医学影像分类方法在权利要求书中公布了：1.一种多站点无监督域自适应的医学影像分类方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 第一步，获取多站点关于同一脑部组织的静息态功能磁共振影像，每个站点包含多个样本；对样本进行预处理，构建功能连接矩阵；对功能连接矩阵进行处理，得到样本的特征向量； 第二步，构建源域特征矩阵和目标域特征矩阵，并对源域特征和目标域特征进行选择； 第2.1步，将经过预处理的所有样本按照站点分组，随机选取一个站点的样本作为目标域数据，其余站点的样本全部作为源域数据，每个站点对应一组源域数据，每组源域数据包含多个源域样本，将同一组源域数据的所有源域样本的特征向量按照样本维度堆叠为源域特征矩阵；同理，将所有目标域样本的特征向量按照样本维度堆叠为目标域特征矩阵； 第2.2步，对源域和目标域特征进行选择，提取关键特征信息，得到特征选择后的源域特征矩阵和目标域特征矩阵； 第三步，构建分类器；以对齐多个源域与单个目标域的特征分布为优化目标构建目标函数，目标函数的表达式为： 式中，WD表示Wasserstein距离，与传输代价矩阵和传输计划矩阵相关；表示目标域特征分布估计，xt表示目标域特征集合，yt表示目标域的伪标签集合，由分类器f生成；αj表示第j个源域的权重；表示第j个源域特征分布估计，分别表示第j个源域的特征集合和标签集合；θ表示分类器参数；cj、γj分别表示目标域与第j个源域之间的传输代价矩阵和传输计划矩阵，βj表示距离归一化向量β的第j个分量，J表示源域数量； 对分类器进行初始化，利用初始化后的分类器生成目标域的伪标签；计算目标域与各个源域数据之间的传输代价矩阵和传输计划矩阵；设置各个源域权重的初始值都为1J，根据源域权重对分类器进行初始化；将特征选择后的目标域特征矩阵输入到初始化后的分类器中，生成目标域的伪标签集合；根据目标域的伪标签集合与第j个源域的标签集合计算目标域标签空间与第j个源域标签空间之间的距离矩阵，再计算目标域特征集合与第j个源域特征集合之间的欧氏距离矩阵；将两种距离矩阵相加，得到目标域与第j个源域之间的传输代价矩阵，表达式为： 其中，表示目标域特征集合xt与第j个源域特征集合之间的欧氏距离矩阵，表示目标域标签空间与第j个源域标签空间之间的距离矩阵，λt表示超参数； 对传输代价矩阵进行归一化，从每个归一化的传输代价矩阵中选取最大值，将这些最大值组成距离归一化向量β∈RJ×1，βj为β的分量，表示第j个归一化的传输代价矩阵中的最大值； 将源域数据的每个样本映射到目标域数据的各个样本上，都对应一个传输向量，因此源域包含ns个源域样本，一共得到ns个传输向量，这些传输向量组成一个传输计划矩阵；每个源域与目标域之间都生成一个传输计划矩阵，一共生成J个传输计划矩阵，目标域与第j个源域之间的传输计划矩阵记为nt表示目标域样本的总数量；初始的传输计划是将源域数据中的每个样本均匀地映射到目标域数据的各个样本上，则传输计划矩阵γj中各个元素的取值均为1s×nt； 第四步，利用特征选择后的源域特征矩阵对分类器进行训练，并根据目标函数对分类器进行优化，得到优化后的分类器；将目标域数据输入到优化后的分类器中，输出分类结果。

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