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龙图腾网获悉长春理工大学申请的专利一种基于结构磁共振成像的多尺度空间信息网络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：CN120375102B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510864501.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于结构磁共振成像的多尺度空间信息网络分类方法是由宁春玉;冯磊;罗惟一;石乐民;刘传志;曹秒设计研发完成，并于2025-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于结构磁共振成像的多尺度空间信息网络分类方法在说明书摘要公布了：一种基于结构磁共振成像的多尺度空间信息网络分类方法，涉及医学影像处理领域。解决了现有的基于sMRI的阿尔茨海默症分类方法对病灶细节信息挖掘不充分，以及泛化能力较弱的问题。本发明提供了一种基于sMRI的多尺度空间信息网络分类方法，该方法以sMRI作为输入数据，通过基于三维sym2小波变换的多频率感知融合模块提取多尺度频率信息，并利用图混合注意力模块灵活建模通道间关系和空间位置关系，从而提升模型对sMRI病灶细节信息的挖掘能力及泛化性能。本发明还适用于阿尔茨海默症图像处理以及基于结构磁共振成像的多尺度空间信息网络分类设备领域中。

本发明授权一种基于结构磁共振成像的多尺度空间信息网络分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于结构磁共振成像的多尺度空间信息网络分类方法，其特征在于，所述多尺度空间信息网络分类方法用于阿尔茨海默症图像处理过程中，所述方法包括以下步骤： 步骤1、从阿尔茨海默症神经影像学计划数据集ADNI、澳大利亚阿尔茨海默症神经影像、生物标志物与生活方式研究数据集AIBL、开放访问系列阿尔茨海默症影像数据集OASIS获取sMRI图像并进行预处理，基于预处理后的sMRI图像构建分类模型所需的全脑图像数据集； 步骤2、将步骤1所构建的全脑图像数据集划分为测试集和验证集； 步骤3、基于步骤2所划分的测试集和验证集构建基于三维sym2小波变换的多频率感知融合模块MFAFM，用于进行频域的多尺度空间信息处理，以捕捉不同层次的特征； 步骤4、基于步骤3中所捕捉不同层次的特征构建图混合注意力机制模块GHA，所述图混合注意力机制模块GHA通过双注意力协同机制实现，所述双注意力协同机制基于图通道注意力机制和空间注意力机制实现； 步骤5、采用步骤4所构建基于图混合注意力机制模块GHA中的倒残差模块GHA_MB作为多尺度空间信息网络模型的主干模块，所述主干模块用于提取判别性特征； 步骤6、构建多尺度空间信息网络模型，将步骤3中所构建的多频率感知融合模块MFAFM、步骤4所构建的图混合注意力机制模块GHA以及步骤5所构建的倒残差模块GHA_MB进行组合，并置分类器以完成最后的分类任务； 步骤7、对多尺度空间信息网络模型进行在阿尔茨海默症神经影像学计划数据集ADNI上进行训练和验证，并在生物标志物与生活方式研究数据集AIBL、开放访问系列阿尔茨海默症影像数据集OASIS上进行泛化性验证，最终得到阿尔茨海默症分类模型； 步骤3.1、导入子单元，用于构建多频率感知融合模块中导入需要使用的库； 步骤3.2、定义一个小波变换系数转换的函数，用于构建多频率感知融合模块，提取小波系数： 步骤3.3、构建可学习缩放模块,用于构建多频率感知融合模块，进行特征缩放： 步骤3.4、构建多频率感知融合模块，用于构建多尺度空间信息网络模型，进行频域的多尺度处理，以捕捉不同层次的特征。

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