恭喜中國科學院深圳先進技術研究院廖祥云獲國家專利權
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龍圖騰網恭喜中國科學院深圳先進技術研究院申請的專利一種基于深度學習自動預測阿爾茨海默癥的方法和系統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：CN114359164B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-10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：202111510101.X，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種基于深度學習自動預測阿爾茨海默癥的方法和系統是由廖祥云;唐詠梅;王瓊;王平安設計研發完成，并于2021-12-10向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種基于深度學習自動預測阿爾茨海默癥的方法和系統在說明書摘要公布了：本發明公開一種基于深度學習自動預測阿爾茨海默癥的方法和系統。該方法包括：獲取待檢測的目標圖像；將目標圖像輸入到經訓練的深度學習框架，獲得阿爾茨海默癥的預測分類結果，該深度學習框架依次包括協調注意力模型、深度學習模型、激勵與擠壓注意力模型，所述協調注意力模型對輸入特征圖從不同方向上分別提取單獨的位置感知，將獲取的空間信息在通道上加權后與輸入特征圖融合，獲得第一特征圖；所述深度學習模型以第一特征圖作為輸入，提取第二特征圖；所述激勵與擠壓注意力模型對第二特征圖進行擠壓操作，得到通道的全局特征，并對全局特征進行激勵操作，獲取不同通道的權重。本發明顯著提高了預測準確率，減少醫生工作量。
本發明授權一種基于深度學習自動預測阿爾茨海默癥的方法和系統在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習自動預測阿爾茨海默癥的方法，包括以下步驟；獲取待檢測的目標圖像；將所述目標圖像輸入到經訓練的深度學習框架，獲得阿爾茨海默癥的預測分類結果，其中深度學習框架依次包括協調注意力模型、深度學習模型、激勵與擠壓注意力模型，所述協調注意力模型對輸入特征圖從不同方向上分別提取單獨的位置感知，將獲取的空間信息在通道上加權后與輸入特征圖融合，獲得第一特征圖；所述深度學習模型以第一特征圖作為輸入，提取第二特征圖；所述激勵與擠壓注意力模型對第二特征圖進行擠壓操作，得到通道的全局特征，并對全局特征進行激勵操作，獲取不同通道的權重。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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