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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种基于K-GAT网络的抑郁症诊断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：CN119632561B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202411709873.X，技术领域涉及：A61B5/16；该发明授权一种基于K-GAT网络的抑郁症诊断方法是由周孜晗;朱一辉;魏若璇;邹昕言;姜文颢;袁勇贵设计研发完成，并于2024-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于K-GAT网络的抑郁症诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于K‑GAT网络的抑郁症诊断方法，包括如下步骤：步骤1，基于脑部磁共振图像，获取各脑区的脑区厚度；以脑区作为节点，脑区之间的相关性连接作为节点之间的边，将提取的各脑区厚度作为节点的特征，构建脑拓扑图；所述脑拓扑图包括抑郁症患者的脑拓扑图和健康人的脑拓扑图；步骤2，构建K‑GAT网络，用于对脑部磁共振图像进行分类；筛选是否脑区连接较多，脑区连接较多，则认为是抑郁症患者脑磁共振图像；否则为健康人脑磁共振图像；并将脑拓扑图输入K‑GAT网络，对K‑GAT网络进行训练，得到训练好的K‑GAT网络步骤3，采用训练好的K‑GAT网络对脑部磁共振图像进行分类，区分出抑郁症患者和非抑郁症患者。

本发明授权一种基于K-GAT网络的抑郁症诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络对脑部磁共振成像的分类方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，基于脑部磁共振图像，获取各脑区的脑区厚度； 以脑区作为节点，脑区之间的相关性连接作为节点之间的边，将提取的各脑区厚度作为节点的特征，构建脑拓扑图；所述脑拓扑图包括抑郁症患者的脑拓扑图和健康人的脑拓扑图； 在脑拓扑图中，脑区厚度作为节点特征，其中为节点数量，即脑区数量，为特征维度；节点之间的连接关系采用邻接矩阵表示，表示节点和节点之间的连接关系，邻接矩阵中的每个元素按照阈值进行赋值，大于阈值赋1，小于阈值赋0； 步骤2，构建K-GAT网络，用于对脑部磁共振图像进行分类，将脑拓扑图输入K-GAT网络，对K-GAT网络进行训练，得到训练好的K-GAT网络； 所述K-GAT网络包括第一线性层、K-GAT层和第二线性层； 脑拓扑图中的节点特征输入到K-GAT网络中的第一线性层，得到隐藏特征表示线性层的特征维度； 隐藏特征表示为： ； 其中，是线性层的权重矩阵，X表示脑区厚度； 隐藏特征与邻接矩阵输入到K-GAT层，对于节点及其邻居结点，对节点进行更新，得到更新的节点特征； 各节点的特征经过第二线性层，将特征的维度从压缩到最终输出维度； ； 其中，是最终的输出结果，为输出类别； 输出结果应用log_softmax，将每个节点的输出转化为类别的对数概率； ； 其中，是节点在每个类别上的对数概率； 步骤3，采用训练好的K-GAT网络对脑部磁共振图像进行分类。

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