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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利基于多模态超图注意网络的阿尔茨海默症分类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：CN116597214B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202310565619.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于多模态超图注意网络的阿尔茨海默症分类方法及系统是由曾安;李艺;潘丹;杨宝瑶;张逸群;杨洋;刘军设计研发完成，并于2023-05-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态超图注意网络的阿尔茨海默症分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多模态超图注意网络的阿尔茨海默症分类方法和系统，方法包括：获取若干个阿尔茨海默症患者大脑的sMRI图像数据并进行预处理；对预处理后的sMRI图像数据进行特征提取，根据患者脑区的图像特征和形态学特征构造若干幅跨模态超图；建立超图注意力神经网络模型，利用跨模态超图进行训练，最后获取待诊断患者大脑的sMRI图像数据，并构造对应的超图输入训练好的超图注意力神经网络模型中进行分类，获取阿尔茨海默症分类结果以及各超图对应的注意力权重；本发明能够有效提高阿尔茨海默症分类任务的准确性，同时能够找出哪些脑区和形态学构造的超图在模型中有重大贡献度，有助于医生的精确诊断。

本发明授权基于多模态超图注意网络的阿尔茨海默症分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态超图注意网络的阿尔茨海默症分类方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取若干个阿尔茨海默症患者大脑的sMRI图像数据并进行预处理； S2：对预处理后的sMRI图像数据进行特征提取，获取患者脑区的图像特征和形态学特征； S3：根据患者脑区的图像特征和形态学特征构造若干幅跨模态超图，具体为： 将患者脑区的图像特征和形态学特征相结合，获取4个海马区感兴趣区域的跨模态特征； 对于每个海马区感兴趣区域，利用对应的跨模态特征构造一个跨模态超图，具体方法为： 对于每个海马区感兴趣区域的跨模态特征，利用K近邻方法构造跨模态超图，具体为： 选定一个患者作为中心顶点，将其他患者作为其他顶点，利用欧氏距离计算中心顶点与其他顶点的跨模态特征差，并构建以中心顶点为中心的一条超边，该超边用于连接k个具有最小跨模态特征差异的其他顶点； 若有n个患者，则构造n个中心顶点并重复上述方法获取一幅包含n条超边的跨模态超图； 重复上述步骤，获取4幅包含n条超边的跨模态超图； S4：建立超图注意力神经网络模型，利用跨模态超图进行训练，获取训练好的超图注意力神经网络模型；所述超图注意力神经网络模型包括依次连接的若干个并列设置的超图卷积层、第一注意力层、动态超图构建层、第二注意力层和决策层；所述第一注意力层的输出端还与第二注意力层的输入端连接； S5：获取待诊断患者大脑的sMRI图像数据，并获取待诊断患者的若干幅跨模态超图；将待诊断患者的若干幅跨模态超图输入训练好的超图注意力神经网络模型中进行分类，获取待诊断患者的阿尔茨海默症分类结果，以及待诊断患者的各幅跨模态超图对应的注意力权重。

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