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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利一种基于三维Transformer的核磁影像阿兹海默症诊断方法和系统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：CN119722576B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202411621075.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于三维Transformer的核磁影像阿兹海默症诊断方法和系统是由何楚;蒋究;章军建;樊凡;徐志鹏;吕东蔚;何博琨;徐泽锋设计研发完成，并于2024-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于三维Transformer的核磁影像阿兹海默症诊断方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于三维Transformer的核磁影像阿兹海默症诊断方法和系统。首先采集数据进行诊断数据集构建，对数据进行预处理；构建并训练基于Transformer的阿兹海默症诊断网络模型，所述的基于Transformer的阿兹海默症诊断网络模型包括体素注意力模块、斑块注意力模块、全局‑局部特征提取模块、辅助分类模块、Transformer编码模块以及整体分类模块；将待诊断的阿兹海默症结构影像进行预处理后，利用训练好的阿兹海默症深度诊断模型进行诊断分类。本发明有益于快速准确地进行阿兹海默症识别，提高相关疾病识别准确率与效率，有益于早期预防与多维介入，为阿兹海默症患者创造便利，减轻公共医疗系统负担。

本发明授权一种基于三维Transformer的核磁影像阿兹海默症诊断方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于三维Transformer的核磁影像阿兹海默症诊断方法，其特征在于，包含以下步骤： S1，获取结构核磁影像阿兹海默症数据集，对影像进行预处理，并按照一定的比例划分训练集、验证集和测试集，对训练集进行旋转、翻转、随机噪声数据增强； S2，将预处理后的影像输入基于Transformer的阿兹海默症诊断网络模型，所述的基于Transformer的阿兹海默症诊断网络模型包括体素注意力模块、斑块注意力模块、全局-局部特征提取模块、辅助分类模块、Transformer编码模块以及整体分类模块； 其中，体素注意力模块采用空间注意力机制实现，斑块注意力模块采用通道注意力机制实现，全局-局部特征提取模块用于提取更有效的全局层次与局部层次的特征，Transformer编码模块使用混合注意力统一全局-局部的多层级特征表达，建模长距离依赖并形成鲁棒的分类特征，最后由整体分类模块进行分类结果的输出； 所述的体素注意力模块采用三维空间注意力模块，首先对输入进行平均池化和最大值池化，在通道维度拼接池化特征，对拼接特征进行三维卷积，并进行激活，得到空间注意力权重与输入特征相乘，得到体素注意力加权特征； 所述的斑块注意力模块采用改进的三维通道注意力模块，将体素注意力加权特征分割成为4×4×4的固定尺寸斑块，并在通道尺度上进行展开，对特征分别进行自适应平均池化与自适应最大值池化转换为一维向量，使用连续的卷积核为1×1×1的三维卷积、ReLu激活函数与卷积核为1×1×1的三维卷积进行处理，将处理后的特征相加并使用Sigmoid函数进行激活，得到斑块注意力权重与体素注意力加权特征相乘，得到斑块注意力加权特征； 全局-局部特征提取模块中，输入为斑块注意力加权特征，通过嵌入编码模块结合辅助分类模块进行处理，输出为全局特征嵌入和局部特征嵌入； 输入的局部特征为注意力加权的斑块特征序列，为斑块特征数量，用于筛选与疾病相关的特定区域特征，然后通过辅助分类模块进行局部特征提取监督，在监督过程中，局部特征被进一步前馈到softmax函数中，产生每个像素的病理相关概率，选取在8个体素的邻域范围内具有最高病理概率的局部体素，拼接成为局部的分类特征；然后采用嵌入编码模块对斑块特征序列以及局部分类特征进行嵌入编码，分别得到全局特征嵌入和局部特征嵌入；其中嵌入编码模块由数据展平操作与线性层构成； S3，利用预处理后的阿兹海默症数据集的训练集对基于三维Transformer的阿兹海默症诊断网络模型进行监督训练； S4，将待诊断的阿兹海默症结构影像进行预处理后，利用训练好的阿兹海默症深度诊断模型进行诊断分类。

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