发明专利已授权

基于层级脑网络图卷积深度学习的图像处理方法与系统

📄 申请号：CN202411314797.2 📄 发布日：2026/08/18

著录项目信息

申请日

2024-09-20

公开号

CN118840616B

公开日

2025-01-17

申请人

南京信息工程大学,东南大学附属中大医院

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_764

IPC 分类号

G06V10_764 , G06V10_82 , G06V10_774 , G06F18_23 , G06F18_214 , G06F18_213 , G06F18_10 , G06V10_25 , G06V10_44 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

脑网络分析, 医学影像辅助诊断, 神经系统疾病研究, 认知功能评估, 智能医疗

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摘要

本发明公开了基于层级脑网络图卷积深度学习的图像处理方法与系统，涉及人工智能和医学图像处理技术领域，包括：接收多模态影像数据并进行预处理；根据神经纤维束追踪结果将大脑皮层划分为高空间分辨率的脑区；提取分区的深度影像特征、深度连接特征、影像组学特征与连接组学特征；构建脑网络的层次结构树状图；分别建立聚合空间邻接节点信息的图卷积核，以及聚合脑网络连接节点信息的图卷积核；建立基于层级脑网络树状图的图池化与反池化；构建面向图分类的残差图卷积神经网络；构建面向节点分类的UNet++图卷积神经网络，该方法实现了对脑网络层次模块性的拓扑结构进行建模，为脑网络分析提供了一种有效的技术。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20250117

✅ 授权

20241217

⏳ 著录事项变更：

20241112

?? 实质审查的生效：

20241025

📄 公开

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