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龍圖騰網獲悉南京航空航天大學申請的專利一種聯合圖對比學習的自適應多通道圖卷積網絡獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114299006B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111607180.6，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種聯合圖對比學習的自適應多通道圖卷積網絡是由朱旗;徐如婷;于婧;朱婷;張道強設計研發完成，并于2021-12-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種聯合圖對比學習的自適應多通道圖卷積網絡在說明書摘要公布了：本發明公開了一種聯合圖對比學習的自適應多通道圖卷積網絡方法。多模態大數據往往由多種的不同結構形式的數據組成，這些數據之間往往具有互補性，相互驗證性，融合性的特點。如何準確高效的提取多模態數據之間的互補信息是多模態研究的主要目標。然而，目前大多數做多模態融合的方法僅僅關注多模態之間的互補信息，但往往忽略了單一模態下的特異性信息。除此以外，如何利用圖卷積網絡從多模態中提取豐富且具有區分性的表達，目前還很少有人研究。為此，本發明公開了一種聯合圖對比學習的自適應多通道圖卷積網絡方法，該框架以腦網絡研究為背景，不僅能夠挖掘腦網絡的時間和空間信息，還能夠有效的融合多模態的特有和共享特征。

本發明授權一種聯合圖對比學習的自適應多通道圖卷積網絡在權利要求書中公布了：1.一種聯合圖對比學習的自適應多通道圖卷積網絡的大腦影像分類識別方法，其特征在于：包括以下步驟：一構造基于fMRI圖和基于DTI的圖：利用重疊的固定大小的時間窗口劃分每個感興趣腦區對應的rs-fMRI，并在每個窗口內構建基于fMRI圖和DTI圖，其中每張圖的鄰接矩陣分別為每個窗口對應的功能連接腦網絡和結構連接腦網絡，特征矩陣為每個窗口的時間序列信息；二自適應的多通道的圖卷積網絡的設計：利用多通道的圖卷積網絡來提取多模態腦網絡的空間信息特征，其中兩個圖卷積神經網絡編碼器用于提取單個模態最具有判別性的特征，另一個共享權重的GCN編碼器用于獲得多模態的共享特征，最后使用注意力機制將特征自適應融合；三設計圖對比學習目標函數優化特征：為了確保能夠獲得多模態的共享特征和每個模態最具有鑒別性的特征，聯合圖對比學習優化提取的特征；四LSTM提取樣本時間特征：利用長短期記憶人工神經網絡來探索每個窗口之間的腦區的時間變異性作為腦網絡的時間特征；五將輸出特征用多層感知機進行分類獲得最終識別結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京航空航天大學，其通訊地址為：210016 江蘇省南京市江寧區將軍大道29號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。