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龙图腾网获悉曲阜师范大学申请的专利基于自适应细粒度因果脑网络的阿尔茨海默症诊断方法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：CN119672435B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202411812622.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于自适应细粒度因果脑网络的阿尔茨海默症诊断方法是由马跃峰;刘玻;王玉峰;王猛;张腾飞;程凤仙;王荣磊;陈金阳设计研发完成，并于2024-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应细粒度因果脑网络的阿尔茨海默症诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自适应细粒度因果脑网络的阿尔茨海默症诊断方法，涉及生物信息学领域。主要包括自适应细粒度划分、因果脑网络构建、基于干预的因果网络融合和基于因果脑网络的疾病诊断四部分。具体步骤如下：首先，采用自适应细粒度划分方法，根据大脑区域的时态周期差异性，精细划分大脑网络，捕捉不同尺度的时空特征。然后，从这些细粒度划分中提取时空特征，利用深度学习和频域算法进行特征学习，得到脑网络的多粒度特征表示。随后，使用因果推断技术构建因果脑网络，识别大脑区域之间的因果关系，分析不同脑区之间的相关性。进一步，结合因果干预策略，实现脑区级因果网络的信息融入到细粒度因果网络。最后，通过构建基于细粒度因果脑网络的诊断模型，利用图神经网络对脑网络特征进行分类，实现阿尔茨海默症的早期诊断。这个流程允许基于脑区划分构建因果脑网络，揭示脑区间的因果变化，提高阿尔茨海默症诊断结果。

本发明授权基于自适应细粒度因果脑网络的阿尔茨海默症诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应细粒度因果脑网络的阿尔茨海默症诊断方法，其特征在于，具体步骤包括如下： 数据收集与预处理：首先收集阿尔茨海默症的功能磁共振成像的真实样本数据集；数据预处理包括去噪、去除不相关信号，将图像数据处理成时间序列数据，以便后续分析和建模； 自适应细粒度划分：在脑网络分析中，采用时间序列周期性解耦方法对不同脑区自适应地划分出细粒度的时间序列； 不同粒度的特征提取：基于自适应地细粒度划分，提取不同粒度下的信息，包括从脑区级和时间片级地多层次上提取神经活动的数据特征：采用深度学习和频域方法对高维数据进行多层次特征学习，以捕捉大脑网络的动态变化和结构特征； 因果脑网络构建：利用所提取的多粒度数据特征，建立多粒度因果变量，采用Granger因果发现方法，识别不同脑区之间的因果关系，分析脑区间或时间片间的因果方向及影响程度； 基于干预的因果网络融合：在构建地不同粒度因果脑网络的基础上，结合因果图干预的基本原理，将脑区级的粗粒度因果脑网络信息融入到时间片级的细粒度因果脑网络中，完成最终的细粒度因果脑网络构建； 基于因果脑网络的疾病诊断：利用构建的细粒度因果脑网络和多层次特征，基于图神经网络进行阿尔茨海默症的诊断。

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