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龙图腾网获悉东北大学申请的专利一种面向脑疾病诊断的多视图离群点检测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：CN120526236B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202511022219.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种面向脑疾病诊断的多视图离群点检测系统是由郭桂亮;温广琪;刘令文;宋若仙;曹鹏;杨金柱设计研发完成，并于2025-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向脑疾病诊断的多视图离群点检测系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种面向脑疾病诊断的多视图离群点检测系统，涉及计算机辅助诊断技术领域。本发明针对脑网络数据集中离群样本会引导模型学习偏离真实分布的问题，提供一种面向脑疾病诊断的多视图离群点检测系统，筛除数据中的离群点的同时，对脑网络数据进行有效去噪，包括：脑网络构建模型和脑疾病诊断模型；脑网络构建模型基于脑部功能磁共振成像数据构建脑网络；脑疾病诊断模型用于剔除脑部功能磁共振成像数据中的离群数据，并基于多视图联合学习方法得到脑网络分类结果，在提升脑疾病诊断性能的同时，也提供了临床上的可解释性。

本发明授权一种面向脑疾病诊断的多视图离群点检测系统在权利要求书中公布了：1.一种面向脑疾病诊断的多视图离群点检测系统，其特征在于，包括脑网络构建模型和脑疾病诊断模型； 脑网络构建模型用于基于脑部功能磁共振成像数据构建脑网络；脑疾病诊断模型用于剔除脑部功能磁共振成像数据中的离群数据，并基于多视图联合学习方法得到脑网络分类结果； 所述基于多视图联合学习方法为将脑网络映射为多个视图，分别提取多个视图的特征，基于多个视图的特征进行分类，得到脑网络分类结果； 脑疾病诊断模型包括：多阈值分割模块、多视图联合学习模块、分类模块和离群点筛选模块； 脑疾病诊断模型剔除脑部功能磁共振成像数据中的离群数据和得到脑网络分类结果，包括： 使用多阈值分割模块对脑网络的邻接矩阵进行阈值分割，得到多个视图； 使用多视图联合学习模块生成多个池化后的视图，并提取多个池化后的视图的特征，得到多视图联合特征； 使用分类模块对多视图联合特征进行分类，得到脑网络分类结果； 使用离群点筛选模块基于脑网络分类结果识别并剔除脑部功能磁共振成像数据中的离群数据； 使用多阈值分割模块对邻接矩阵进行阈值分割，得到多个视图，具体方法为： 使用阈值超参数三值化邻接矩阵的元素值，当邻接矩阵中第个节点和第个节点之间的边的权重大于阈值超参数时，将第个节点和第个节点之间的边的权重设置为1；当邻接矩阵中第个节点和第个节点之间的边的权重小于阈值超参数时，将第个节点和第个节点之间的边的权重设置为-1；当邻接矩阵中第个节点和第个节点之间的边的权重介于阈值超参数和阈值超参数之间时，将第个节点和第个节点之间的边的权重设置为0；使用三值化后邻接矩阵的元素值作为邻接矩阵中任意两个节点之间的边的权重，得到阈值超参数下的视图； 设置多个不同的阈值超参数，得到多个视图，每个视图对应不同的阈值超参数。

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