買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標(biāo)用IPTOP,全免費(fèi)！專利年費(fèi)監(jiān)控用IP管家,真方便！

龍圖騰網(wǎng)恭喜青島哈爾濱工程大學(xué)創(chuàng)新發(fā)展中心申請(qǐng)的專利一種基于海馬子區(qū)表面的圖卷積輔助學(xué)習(xí)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN117132839B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-23發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202311220276.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/764；該發(fā)明授權(quán)一種基于海馬子區(qū)表面的圖卷積輔助學(xué)習(xí)方法是由叢山;羅昊燃;姚曉輝;劉冰;梁洪設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-09-20向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于海馬子區(qū)表面的圖卷積輔助學(xué)習(xí)方法在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于海馬子區(qū)表面的圖卷積輔助學(xué)習(xí)方法，屬于人工智能領(lǐng)域；具體是：首先，從ADNI數(shù)據(jù)庫(kù)的MRI影像中提取海馬體素?cái)?shù)據(jù)，進(jìn)而結(jié)合球面諧波映射算法獲取海馬表面三角網(wǎng)格數(shù)據(jù)，并分割出海馬體及海馬子區(qū)域；然后，將海馬表面劃分的子區(qū)域進(jìn)行整合；在現(xiàn)有圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基礎(chǔ)上加入池化模塊，形成改進(jìn)的圖卷積池化模型，對(duì)整合了子區(qū)域后的海馬表面三角網(wǎng)格數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練；最后，經(jīng)過(guò)圖卷積和池化之后，將訓(xùn)練后的點(diǎn)特征和面特征映射到同一緯度進(jìn)行拼接，由MLP分類器完成分類任務(wù)，并得到最終預(yù)測(cè)結(jié)果；本發(fā)明采用了對(duì)卷積核和圖池化進(jìn)行改進(jìn)的圖卷積池化模型，取得了更高的分類準(zhǔn)確率。

本發(fā)明授權(quán)一種基于海馬子區(qū)表面的圖卷積輔助學(xué)習(xí)方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于海馬子區(qū)表面的圖卷積輔助學(xué)習(xí)方法，其特征在于，分以下步驟：步驟一、從ADNI數(shù)據(jù)庫(kù)的MRI影像中提取海馬體素?cái)?shù)據(jù)，進(jìn)而結(jié)合球面諧波映射算法獲取海馬表面三角網(wǎng)格數(shù)據(jù)，并分割出海馬體及海馬子區(qū)域；三角網(wǎng)格數(shù)據(jù)由頂點(diǎn)信息和面信息構(gòu)成，頂點(diǎn)信息包括頂點(diǎn)三維坐標(biāo)和頂點(diǎn)海馬子區(qū)標(biāo)簽；面信息包括構(gòu)成面的三個(gè)頂點(diǎn)的索引；海馬表面劃分為了12個(gè)子區(qū)域，分別為：旁下托、前下托、下托、CA1、CA23、CA4、齒狀回顆粒細(xì)胞層、海馬分子細(xì)胞層、海馬傘、海馬尾、海馬裂；步驟二、將海馬表面劃分的子區(qū)域進(jìn)行整合；對(duì)海馬表面子區(qū)域頂點(diǎn)的標(biāo)簽進(jìn)行整合，得到：旁下托、前下托和下托三個(gè)區(qū)域關(guān)系較為密切，整合為一個(gè)區(qū)域；CA1、CA23和CA4整合為一個(gè)區(qū)域；齒狀回顆粒細(xì)胞層、海馬分子細(xì)胞層、海馬傘和海馬裂整合為一個(gè)區(qū)域；海馬尾單獨(dú)為一個(gè)區(qū)域；步驟三、在現(xiàn)有圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基礎(chǔ)上加入池化模塊，形成改進(jìn)的圖卷積池化模型，對(duì)整合了子區(qū)域后的海馬表面三角網(wǎng)格數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練；具體過(guò)程為：首先，將所有的海馬表面三角網(wǎng)格數(shù)據(jù)，在不同的類別內(nèi)隨機(jī)劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集；利用NC樣本構(gòu)建一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)模板，針對(duì)三角網(wǎng)格數(shù)據(jù)中的點(diǎn)數(shù)據(jù)，計(jì)算每個(gè)點(diǎn)到模板上對(duì)應(yīng)點(diǎn)的距離作為特征，用來(lái)反映海馬表面在該點(diǎn)處的萎縮狀況，模板距離結(jié)合頂點(diǎn)處的三維坐標(biāo)構(gòu)成4維的頂點(diǎn)特征；針對(duì)三角網(wǎng)格數(shù)據(jù)中的面數(shù)據(jù)，利用構(gòu)成面的三個(gè)頂點(diǎn)的坐標(biāo)信息，計(jì)算出每個(gè)面的面積、面法線內(nèi)積和三個(gè)內(nèi)角的角度，將這些特征組合成5維的面特征；然后，對(duì)點(diǎn)數(shù)據(jù)和面數(shù)據(jù)采用兩個(gè)不同的圖卷積網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，分別為GCN-V與GCN-F，采用對(duì)應(yīng)的池化規(guī)則，頂點(diǎn)和面特征共經(jīng)過(guò)三輪池化，每種規(guī)格的數(shù)據(jù)都先經(jīng)過(guò)圖卷積層處理再進(jìn)行池化；步驟四、經(jīng)過(guò)圖卷積和池化之后，將訓(xùn)練后的點(diǎn)特征和面特征映射到同一緯度進(jìn)行拼接，由MLP分類器完成分類任務(wù)，并得到最終預(yù)測(cè)結(jié)果；經(jīng)過(guò)圖卷積運(yùn)算后，按照海馬子區(qū)域頂點(diǎn)的標(biāo)簽提取出各個(gè)子區(qū)域或整合區(qū)域的頂點(diǎn)的特征，隨后為每個(gè)子區(qū)域構(gòu)造一個(gè)MLP分類器，并得到每個(gè)子區(qū)域的預(yù)測(cè)結(jié)果，通過(guò)自動(dòng)加權(quán)損失函數(shù)，將各個(gè)子區(qū)的損失函數(shù)整合得到最終的損失以及預(yù)測(cè)結(jié)果： 式中，ci是可訓(xùn)練的參數(shù)，2·ci2作為每個(gè)輔助任務(wù)Loss的加權(quán)系數(shù)，Loss的權(quán)重通過(guò)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練來(lái)自動(dòng)優(yōu)化；預(yù)測(cè)結(jié)果即：根據(jù)海馬體的萎縮情況來(lái)判斷是屬于CN、MCI、AD中一種。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人青島哈爾濱工程大學(xué)創(chuàng)新發(fā)展中心，其通訊地址為：266400 山東省青島市黃島區(qū)三沙路1777號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。