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龙图腾网获悉南通大学申请的专利一种用于抑郁症脑部图像的类属共享半监督特征选择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：CN118470373B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202410394369.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种用于抑郁症脑部图像的类属共享半监督特征选择方法是由鞠恒荣;李佳蓉;樊晓雪;单婷婷;蔡超越;丁卫平设计研发完成，并于2024-04-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于抑郁症脑部图像的类属共享半监督特征选择方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种用于抑郁症脑部图像的类属共享半监督特征选择方法，属于医学图像标记选择技术领域。解决了抑郁症患者脑部区域图像样本中存在未标注数据和过多冗余的病理属性的技术问题。其技术方案为：包括如下步骤：S10、读取抑郁症脑部图像数据，对其进行预处理和划分，最终构建一个四元组决策信息系统；S20、对于有标记数据和无标记数据分别根据距离度量构造模糊信息粒形成模糊相似关系；S30、根据最大相关最小冗余策略，刻画抑郁症数据特征重要度；S40、将标签特定特征特征选择方法和动态优化策略结合，选取预测抑郁症的重要脑区域。本发明的有益效果为：有助于抑郁症的预测，改善抑郁病的诊断和治疗效果。

本发明授权一种用于抑郁症脑部图像的类属共享半监督特征选择方法在权利要求书中公布了：1.一种用于抑郁症脑部图像的类属共享半监督特征选择方法，其特征在于，包括如下步骤：S10、读取抑郁症脑部图像数据，对其进行预处理和划分，包括有标记和无标记数据，构建一个四元组决策信息系统S＝＜U,C∪D*,V,f＞，其中U表示抑郁症脑部区域图像数据的样本集，C表示条件属性，D*表示决策属性的非空有限集，被称为决策属性，且S20、对于有标记数据和无标记数据分别根据距离度量构造模糊信息粒形成模糊相似关系；S30、根据最大相关最小冗余策略，刻画抑郁症数据特征重要度；S40、将标签特定特征选择方法和动态优化策略结合，选取预测抑郁症的重要脑区域；所述步骤S20包括如下步骤：S21、对于抑郁症脑部区域图像有标记数据形成模糊相似关系Rcir,；S27、对于抑郁症脑部区域图像无标记数据集，逐一取当前无标记样本yj，构造以当前无标记样本yj为圆心，为半径的模糊信息粒xci为类别i的类别中心；S28、再构造以样本中心点为圆心，为半径的模糊信息粒S29、选取构造的两个模糊球的交集部分即共享模糊信息粒，依次添加一个抑郁症脑部区域无标记样本，更新邻域集合δ，邻域内样本和无标记数据的模糊相似关系Rcir；所述步骤S30包括如下步骤：S31、为给定的部分决策系统生成模糊决策，表示为D＝{D1,D2,...,Dk}标记过程；S32、计算每个有标记抑郁症脑部样本xj与模糊决策的模糊隶属度其定义如下：其中[xj]c是相对于有标记数据的模糊相似关系Rcir的模糊相似类；xci为xj的类别中心；S33、对于抑郁症脑部区域未标记样本中的任一样本xt，它的隶属度定义为：其中[xt]c是相对于无标记数据的模糊相似关系Rcir的模糊相似类；S34、计算抑郁症脑部区域无标记数据的每个决策类别对应的模糊决策，记为Di，具体表示如下： 其中，T是一个控制锐化强度的参数，作为T→0，模糊决策将接近一个热决策，即类似于硬标签，通过使用锐化函数生成模糊决策，k表示决策类别个数；S37、根据模糊相关性最大化和模糊冗余最小化的原则，定义了一种新的将候选特征c的模糊相关性和模糊冗余相结合的半监督准则： 其中，Cs是一个已经被选择的特征子集，表示模糊相关性Jrel，表示模糊冗余度Jred，候选特征c∈C,另一个抑郁症脑部区域候选特征c'∈C。

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