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龙图腾网获悉山东师范大学申请的专利基于多源知识引导的阿尔茨海默症诊断预测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：CN119626517B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411841284.7，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权基于多源知识引导的阿尔茨海默症诊断预测方法及系统是由王红;吴凯;刘天宇;郑芙琳;冯飞燕;李伟;梁成;赵军设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源知识引导的阿尔茨海默症诊断预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多源知识引导的阿尔茨海默症诊断预测方法，属于医学人工智能辅助技术领域。包括：获取参与者的核磁共振图像、大脑统计数据和临床数据；利用双路径特征提取策略对所述核磁共振图像进行处理，获取全局脑部特征和局部脑部特征并进行协同学习，生成融合视觉特征；将所述大脑统计数据与所述融合视觉特征融合后输入训练好的诊断模块进行处理，获取当前时刻的诊断结果；以所述临床数据为引导，结合当前时刻的诊断结果，利用训练好的预测模块，获取未来时刻的疾病进展。能够整合多模态数据，提高阿尔兹海默症诊断和预测的准确性和全面性，解决了现有阿尔茨海默症诊断的准确性不高，难以满足临床需求的问题。

本发明授权基于多源知识引导的阿尔茨海默症诊断预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多源知识引导的阿尔茨海默症诊断预测方法，其特征在于，包括： 获取参与者的核磁共振图像、大脑统计数据和临床数据； 大脑统计数据包括参与者各脑区的灰质密度统计值，临床数据包括参与者的综合量表、受教育程度及基本信息； 利用双路径特征提取策略对所述核磁共振图像进行处理，获取全局脑部特征和局部脑部特征，包括：利用改进的ShuffleNetv2模型对所述核磁共振图像进行处理，获取全局脑部特征；利用3DCNN网络对所述核磁共振图像进行处理，获取局部脑部特征；其中，改进的ShuffleNetv2模型和3DCNN网络为并行设置，并进行协同学习，生成融合视觉特征，具体为：将全局脑部特征和局部脑部特征通过交互注意力机制融合，获取融合视觉特征； 改进的ShuffleNetv2模型包括依次连接的通道分割层、1×1三维卷积层、3×3深度可分离三维卷积层、1×1三维卷积层、拼接层和通道混合层，同时，通道分割层的输出直接输入拼接层；引入适配3D数据的通道配置，将通道混合层的通道数由1024扩展到了2048；深度可分离卷积和卷积层均采用三维卷积层； 将所述大脑统计数据与所述融合视觉特征融合后输入训练好的诊断模块进行处理，获取当前时刻的诊断结果； 以所述临床数据为引导，结合当前时刻的诊断结果，利用训练好的预测模块，获取未来时刻的疾病进展，具体为：将当前时刻的诊断结果与编码后的所述临床数据融合，通过多头注意力机制对融合结果进行处理，预测未来时刻的疾病进展；结合诊断阶段损失、预测阶段损失和一致性损失构建综合损失函数，以对所述诊断模块和所述预测模块进行优化。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东师范大学，其通讯地址为：250014 山东省济南市历下区文化东路88号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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