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龙图腾网恭喜山东建筑大学申请的专利基于神经影像跨尺度融合方法的精神疾病诊断系统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：CN119067922B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202411079479.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于神经影像跨尺度融合方法的精神疾病诊断系统是由魏珑;徐鑫;周美昊;岳义深设计研发完成，并于2024-08-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经影像跨尺度融合方法的精神疾病诊断系统在说明书摘要公布了：本发明属于脑影像领域和深度学习领域，提供了一种基于神经影像跨尺度融合方法的精神疾病诊断方法及系统。其中，基于神经影像跨尺度融合方法的精神疾病诊断方法包括获取被试的大脑多模态磁共振影像并进行影像预处理，得到体素大小统一的大脑多模态磁共振影像；从体素大小统一的大脑多模态磁共振影像中提取被试的各个体素的指标值，形成被试的指标矩阵；对被试的指标矩阵中的每行指标进行单独归一化，得到标准化指标矩阵；使用离散傅里叶变换算法对标准化指标矩阵中各列的数据进行融合，得到频域信息，再使用频域分布指标提取出对应体素的特征；利用训练好的诊断模型对各个体素的特征进行处理，预测出精神疾病类型概率并输出概率最大的精神疾病类型。

本发明授权基于神经影像跨尺度融合方法的精神疾病诊断系统在权利要求书中公布了：1.一种基于神经影像跨尺度融合方法的精神疾病诊断系统，其特征在于，包括：多模态磁共振影像预处理模块，其用于获取被试的大脑多模态磁共振影像并进行影像预处理，得到体素大小统一的大脑多模态磁共振影像；指标矩阵构建模块，其用于从体素大小统一的大脑多模态磁共振影像中提取被试的各个体素的指标值，形成被试的指标矩阵；从影像预处理后的结果中提取被试的各个体素的指标值，形成被试的指标矩阵的过程为：根据每个被试的每个体素的指标，得到每个被试对应的体素级指标脑地图；然后对每个脑地图使用高斯核进行平滑处理；处理完成后将每个脑地图按照体素进行排列展开成一个一维行向量，最后将每个被试的所有一维行向量堆砌成一个指标矩阵；指标标准化模块，其用于对被试的指标矩阵中的每行指标进行单独归一化，得到标准化指标矩阵；对被试的指标矩阵中的每行指标进行单独归一化，得到标准化指标矩阵的过程为：每个指标矩阵先计算每一行的均值和标准差，然后根据标准化公式逐个计算该行的新值；特征提取融合模块，其用于使用离散傅里叶变换算法对标准化指标矩阵中各列的数据进行融合，得到频域信息，再使用频域分布指标提取出对应体素的特征；使用离散傅里叶变换算法对标准化指标矩阵中各列的数据进行融合的步骤为：取每个被试的标准化指标矩阵的每一列的数据使用离散傅里叶变换算法将同一个体素的不同指标数据进行融合并获取若干个频域数据；使用频域分布指标算法计算每个体素的频域分布指标，构建成新的融合特征；其中，使用频域分布指标算法计算每个体素的频域分布指标的公式为：频域分布指标为当前频域数据的高振幅频段区间位置、振幅聚集情况及相对振幅强度三者的乘积；精神疾病类型预测模块，其用于利用训练好的诊断模型对各个体素的特征进行处理，预测出精神疾病类型概率并输出概率最大的精神疾病类型。

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