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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种基于对比生成学习的脑疾病亚型识别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：CN120580516B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202511073626.X，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于对比生成学习的脑疾病亚型识别方法及系统是由张浩;宋然;王大伟;张伟;杨建宏;王丽萍设计研发完成，并于2025-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于对比生成学习的脑疾病亚型识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及生物信息技术领域，提供了一种基于对比生成学习的脑疾病亚型识别方法及系统。基于对比生成学习的脑疾病亚型识别方法包括，对比解耦网络和转换生成网络，以健康对照个体和疾病患者两个不同群体的样本作为输入，通过两个组件的级联训练识别脑疾病特异性神经解剖学变异。健康对照用于解耦患者特征以获取与脑疾病相关的初始变异，而转换生成网络则利用这些变异作为条件，指导从健康对照个体到患者的转换过程，从而生成更加准确的脑疾病特异性变异。通过以健康对照个体作为参考，可以充分利用健康大脑中的变异来帮助识别脑疾病特异性变异。本发明能够在亚型建模中显式区分疾病相关与无关的结构变化，精准识别出不同脑疾病亚型。

本发明授权一种基于对比生成学习的脑疾病亚型识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于对比生成学习的脑疾病亚型识别方法，其特征在于，包括： 采用共享编码器，分别从脑疾病受试者的样本集和健康对照受试者的样本集中提取疾病无关变异表示；采用显著编码器，从脑疾病受试者的样本集中提取疾病特异性变异表示；将疾病无关变异表示和零向量输入解码器，得到健康对照受试者的三维脑影像；将疾病无关变异表示和疾病特异性变异表示输入解码器，引入总相关指标，得到脑疾病患者的三维脑影像； 以对照受试者的三维脑影像作为转换生成网络的输入，以脑疾病患者的三维脑影像作为输出，在输入中逐步加入噪声得到噪声样本；基于噪声样本，采用生成器，得到脑疾病变异特征；基于噪声样本，采用神经网络，并引入目标函数优化，提取健康对照特征；将脑疾病变异特征与健康对照特征进行加权融合，生成脑疾病三维影像，将生成的脑疾病三维影像与脑疾病患者的三维脑影像使用损失函数进行约束；对脑疾病变异特征进行聚类，得到脑疾病亚型结果； 所述总相关指标，采用以下公式表示： 其中，表示疾病特异性变异表示和疾病无关变异表示的联合条件概率，表示显著编码器，表示共享编码器，和，表示第n个脑疾病受试者。

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大学，其通讯地址为：250000 山东省济南市历下区经十路17923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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