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龙图腾网获悉复影(上海)医疗科技有限公司申请的专利基于深度学习的AD早期诊断方法、系统、介质及设备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：CN120107250B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510578842.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于深度学习的AD早期诊断方法、系统、介质及设备是由耿道颖;周锟;刘晓;柳思宇;吴昊设计研发完成，并于2025-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的AD早期诊断方法、系统、介质及设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于深度学习的AD早期诊断方法、系统、介质及设备，包括：获取AD的T1‑MRI图像数据和对应的分类标签；构建离散小波变换模块，将MRI图像分解为不同尺度的低频子带和高频子带，将所有子带图像通过Concat操作得到特征图；构建特征提取模块以实现从特征图中提取多尺度特征；设计多类别分类器，将特征图进行分类；搭建分类网络，用于处理T1‑MRI图像的分类任务；在测试集上进行分类网络训练，输出诊断结果。本发明利用T1‑MRI图像进行特征提取，通过多尺度特征提取模块和多类别分类器的设计，能够准确地捕捉MCI患者大脑的微小变化，显著提高了MCI诊断的准确性。

本发明授权基于深度学习的AD早期诊断方法、系统、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的AD早期诊断方法，其特征在于，包括： 步骤S1：获取阿尔兹海默症AD的T1加权磁共振成像T1-MRI图像数据和对应的分类标签，分别记作和，将按预设比例划分为训练集与测试集，分别用于模型训练和模型的性能评估验证； 步骤S2：构建离散小波变换模块MWT，将MRI图像分解为不同尺度的低频子带和高频子带，将所有子带图像通过Concat操作得到特征图； 步骤S3：构建特征提取模块以实现从特征图中提取多尺度特征，特征提取模块包括Mamba模块MB和Dense模块DM，MB模块通过对全局建模提取全局信息，DM模块采用密集连接的卷积结构增强局部特征表征能力； 步骤S4：设计多类别分类器MCC，将特征图进行分类； 步骤S5：基于构建的MWT、MB、DM和MCC模块，设计并搭建分类网络ED-Mamba，用于处理T1-MRI图像的分类任务； 步骤S6：ED-Mamba在上进行训练，直至损失函数趋于稳定，保存最终的模型参数，最后在测试集上对ED-Mamba进行测试； 所述步骤S5包括： 步骤S5.1：将步骤S2~步骤S4提出的模块进行搭建得到ED-Mamba，该网络包含1个MWT模块、4个MB模块、4个DM模块和1个MCC模块；将图像送入MWT模块得到输出特征图； 步骤S5.2：将送入1个MB模块和1个DM模块得到输出特征图； 步骤S5.3：重复3次步骤S5.2得到特征图； 步骤S5.4：将送入MCC模块得到模型的最终输出，为的类别。

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