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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利基于双模态迭代交叉注意力融合的阿尔茨海默症图片分类方法及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：CN119992175B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202510050942.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于双模态迭代交叉注意力融合的阿尔茨海默症图片分类方法及系统是由曾安;蔡志宏;潘丹设计研发完成，并于2025-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双模态迭代交叉注意力融合的阿尔茨海默症图片分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于双模态迭代交叉注意力融合的阿尔茨海默症图片分类方法，涉及阿尔茨海默症医学影像分类技术领域，包括获取AD的sMRI和PET影像数据并预处理；将预处理数据切块并进行数据增广；构建双模态迭代交叉注意力融合模型并作为基分类器，使用切块图像训练基分类器；训练中，将切块图像输入残差网络模块中提取特征，使用空间特征收缩模块减少特征的冗余信息，使用双模态迭代交叉注意力模块结合迭代学习策略提取互补信息以增强特征并融合；将验证集输入训练后的基分类器中分类，挑选分类准确率大于预设阈值的基分类器；构建元分类器，使用挑选的基分类器对待分类切块图像进行分类，将融合特征输入元分类器进行分类得到分类结果。

本发明授权基于双模态迭代交叉注意力融合的阿尔茨海默症图片分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于双模态迭代交叉注意力融合的阿尔茨海默症图片分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取阿尔茨海默症的结构磁共振成像sMRI和正电子发射断层扫描PET影像数据，并进行预处理； 将预处理后的所述sMRI和PET影像数据分别进行切块，得到数量相等的sMRI和PET的切块图像并随机取预设的百分比数量的所述切块图像进行数据增广； 构建包括残差网络模块、空间特征收缩模块和双模态迭代交叉注意力模块的双模态迭代交叉注意力融合模型，将所述双模态迭代交叉注意力融合模型作为基分类器，使用若干数量的进行数据增广后的所述切块图像训练对应数量的所述基分类器； 在每个所述基分类器的训练过程中，将所述sMRI和PET的切块图像输入残差网络模块中提取sMRI特征和PET特征，使用空间特征收缩模块减少sMRI特征和PET特征中的冗余信息，然后使用双模态迭代交叉注意力模块提取互补信息以增强sMRI特征和PET特征，之后将所述增强后的sMRI特征和PET特征进行融合； 预设验证集并输入至训练后的所述基分类器中进行分类，挑选在所述验证集中分类结果准确率大于预设阈值的基分类器； 构建元分类器，使用挑选出的所述基分类器对待分类的sMRI和PET的切块图像进行分类，将分类过程中得到的融合特征输入到所述元分类器中进行分类，得到最终分类结果； 所述双模态迭代交叉注意力模块包括sMRI分支和PET分支，每个分支均应用了可学习系数且每个分支均包括两个交叉注意力模块，每个交叉注意力模块均包括多头注意力模块、层归一化层和前馈神经网络，通过sMRI分支和PET分支各自的两个交叉注意力模块提取跨模态的互补信息以增强sMRI和PET的特征； 所述双模态迭代交叉注意力模块将迭代学习策略与所述交叉注意力模块结合，通过多次迭代并共享参数的方式来逐步加深网络深度，在不增加参数数量的前提下，逐步优化所述跨模态的互补信息。

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