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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于复杂脑网络的阿尔茨海默症特征提取及分类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：CN114612691B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202111616523.5，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权一种基于复杂脑网络的阿尔茨海默症特征提取及分类方法是由盛锦华;汪露雲;杨泽;辛雨;黄河;黄埔;杨小凡设计研发完成，并于2021-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于复杂脑网络的阿尔茨海默症特征提取及分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于复杂脑网络的阿尔茨海默症特征提取及分类方法，包括以下步骤：步骤S1数据预处理并构建大脑连接性矩阵；步骤S2复杂脑网络度量；步骤S3基于局部性度量指标获取关键脑区；步骤S4基于二值化脑网络进行NBS分析，获取重要脑区并计算全局性度量指标；步骤S5提取特征向量并进行分类。本方案首先根据功能磁共振成像数据进行精细脑分区并构建大脑连接性矩阵，通过局部性度量指标提取关键脑区，再进一步针对关键脑区计算全局性度量指标和局部性度量指标，然后进行特征提取并进行分类，为阿尔茨海默症的疾病诊断提供快速精准的辅助诊断依据。

本发明授权一种基于复杂脑网络的阿尔茨海默症特征提取及分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于复杂脑网络的阿尔茨海默症特征提取及分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：对结构性磁共振成像的具体参数和功能性磁共振成像的具体参数进行预处理并构建大脑连接性矩阵； 步骤S2：复杂脑网络度量，构建加权脑网络和二值化脑网络，使用Gentna工具各脑区下的全局和局部性度量指标； 步骤S3：基于局部性度量指标获取关键脑区； 所述局部性度量指标包括复杂脑网络各节点度、局部效率、介数中心性、聚集系数、特征向量中心性和最短路径； 所述步骤S3具体包括：分别对六种局部性度量指标进行F检验，选择满足P-value0.01的脑区作为关键脑区，获得36个关键脑区，进而获得36个关键脑区对应的36*36连接矩阵； 步骤S4：基于二值化脑网络进行NBS分析，获取重要脑区并计算全局性度量指标； 步骤S5：提取特征向量并进行分类，对步骤S3中筛选出来的关键脑区再一次计算全局性度量指标和局部性度量指标，将关键脑区的局部性度量指标提取特征向量，选择局部性度量指标，采用机器学习算法，对提取的特征向量进行二分类建模。

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杭州电子科技大学，其通讯地址为：310018 浙江省杭州市钱塘区下沙高教园区6号大街215号(杭电东校区402室)；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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