浙江大学;上海浙江大学高等研究院雷伯涵获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江大学;上海浙江大学高等研究院申请的专利一种基于扩散模型的阿尔兹海默症早期诊断方法及装置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：CN120495292B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202510977258.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于扩散模型的阿尔兹海默症早期诊断方法及装置是由雷伯涵;章敏;刘志炜设计研发完成，并于2025-07-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于扩散模型的阿尔兹海默症早期诊断方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于扩散模型的阿尔兹海默症早期诊断方法及装置，该方法包括：获取诊断对象在不同时期的若干脑部MRI图像并进行预处理；利用训练后的自编码器网络中的编码器得到各脑部MRI图像对应的MRI压缩特征；将其作为条件变量，利用训练后的扩散模型进行预测，得到MRI预测特征；获取诊断对象再次经MRI扫描获取的脑部MRI图像，经训练后的编码器得到MRI真实特征，将MRI真实特征与MRI预测特征的误差作为异常得分，若异常得分超过预定阈值，则判定为阿尔兹海默症阳性。本方法结合扩散模型的生成能力和时序建模优势，具有计算高效、可解释性强等优点，仅需健康人群数据即可实现阿尔兹海默症的早期诊断。
本发明授权一种基于扩散模型的阿尔兹海默症早期诊断方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于扩散模型的阿尔兹海默症早期诊断方法，其特征在于，包括： 获取诊断对象在不同时期的若干脑部MRI图像并进行预处理； 基于预处理后的脑部MRI图像，利用训练后的自编码器网络中的编码器得到各脑部MRI图像对应的MRI压缩特征； 将诊断对象在不同时期的若干脑部MRI图像所提取的MRI压缩特征作为条件变量，利用训练后的扩散模型进行预测，得到MRI预测特征，其中，对于所述扩散模型，同一诊断对象n次MRI扫描所提取的MRI压缩特征作为时间序列输入，生成预测特征； 获取诊断对象再次经MRI扫描获取的脑部MRI图像，经训练后的所述编码器得到MRI真实特征，将所述MRI真实特征与所述MRI预测特征进行比较并将二者的误差作为异常得分，若所述异常得分超过预定阈值，则判定为阿尔兹海默症阳性。
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