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龙图腾网获悉西南石油大学申请的专利基于双分支网络的磁共振影像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：CN121033552B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511553233.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于双分支网络的磁共振影像分类方法及系统是由周文俊;屈睿;王一帆设计研发完成，并于2025-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双分支网络的磁共振影像分类方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于双分支网络的磁共振影像分类方法及系统，涉及医学图像处理领域，该方法包括S1.对获取的磁共振影像数据进行预处理与特征提取得到样本的特征数据；S2.对样本的特征数据依次进行无效特征剔除、特征选择以及特征缩放得到标准化特征数据；S3.基于历史磁共振影像数据训练双分支网络的磁共振影像分类模型；S4.结合样本的特征数据以及磁共振影像分类模型得到磁共振影像分类结果；本申请即利用双分支或多分支网络处理和融合从同一源数据中提取的多组异构特征，具有很强的通用性，可以推广应用于其他基于多特征融合的图像识别与分类任务中。

本发明授权基于双分支网络的磁共振影像分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于双分支网络的磁共振影像分类方法，其特征在于，所述方法包括： S1.对获取的磁共振影像数据进行预处理与特征提取得到样本的特征数据； S2.对样本的特征数据依次进行无效特征剔除、特征选择以及特征缩放得到标准化特征数据； S3.基于历史磁共振影像数据训练双分支网络的磁共振影像分类模型； S4.结合样本的特征数据以及磁共振影像分类模型得到磁共振影像分类结果； 其中，磁共振影像分类模型包括： 输入层、自适应特征选择层、第一分支、第二分支、动态分支权重层、特征融合层以及输出层； 所述得到样本的特征数据，还包括： 基于获取的脑部结构磁共振影像扫描数据生成结构特征集；结构特征集包括：皮层下分割数据以及皮层分区数据； 其中，基于脑部结构对脑部皮层下区域进行分割得到皮层下分割数据； 皮层下分割数据中包括多个脑部结构，每个脑部结构包括多个初始特征； 基于脑区对大脑皮层进行分区得到皮层分区数据； 皮层分区数据中包括多个脑区结构，每个脑区结构包含多个初始特征； 所述训练双分支网络的磁共振影像分类模型，还包括： 输入层包括：两个独立的输入端口，用于分别接收皮层下归一化矩阵以及皮层分区归一化矩阵； 自适应特征选择层包括：门控层、软特征加权层以及稀疏性引导与硬特征选择层；用于分别生成优化后的皮层下分割特征组合以及皮层分区特征组合； 第一分支包括：一个或多个全连接层，用于接收并处理皮层下分割特征组合； 第二分支包括：一个或多个全连接层，用于接收并处理皮层分区特征组合； 动态分支权重层包括：分支权重参数化结构、权重归一化结构以及加权特征融合结构； 用于获取第一分支的融合特征向量与第二分支的融合特征向量； 特征融合层，用于将第一分支和第二分支的输出特征向量进行拼接得到最终融合拼接向量； 输出层，用于基于最终融合拼接向量生成每个类别的预测概率。

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