南京航空航天大学戚世乐获国家专利权
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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种回归干扰协变量的多模态影像融合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：CN116402731B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202310245443.6，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权一种回归干扰协变量的多模态影像融合方法是由戚世乐;梁创;张道强设计研发完成，并于2023-03-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种回归干扰协变量的多模态影像融合方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种回归干扰协变量的多模态影像融合方法，先预处理各模态脑影像数据，并进行特征提取；将得到的各模态特征进行矩阵化、标准化及降维处理；在典型变量与协变量之间施加正交性约束的情况下，求解典型变量之间相关性和典型变量与参考信息之间相关性的平方和最大时典型系数矩阵的最优解，协变量为与参考信息相关但并非研究目标的变量；计算与参考信息相关但垂直于协变量的各模态的独立成分和混合矩阵，实现在多模态融合影像中分离出与协变量不相关的目标成分。通过在融合过程中对典型变量与协变量之间施加正交性约束来控制协变量，从而分离出各模态与参考信息显著相关同时与协变量无关的目标成分，并对噪声具有较好的鲁棒性。
本发明授权一种回归干扰协变量的多模态影像融合方法在权利要求书中公布了：1.一种回归干扰协变量的多模态影像融合方法，其特征在于，包括以下步骤： 1预处理各模态脑影像数据，并进行特征提取，得到各模态特征； 2将得到的各模态特征进行矩阵化、标准化及降维处理，得到降维后的各模态特征矩阵； 3典型变量由模态特征矩阵与典型系数矩阵计算得到，在典型变量与协变量之间施加正交性约束的情况下，求解典型变量之间相关性和典型变量与参考信息之间相关性的平方和最大时典型系数矩阵的最优解，所述协变量为与参考信息相关但并非研究目标的变量； 4根据步骤3中得到的典型系数矩阵，计算与参考信息相关但垂直于协变量的各模态的独立成分和混合矩阵，实现在多模态融合影像中分离出与协变量不相关的研究目标变量。
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