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龙图腾网恭喜西南科技大学申请的专利一种MRI图像中阿尔茨海默症的3D特征识别方法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：CN114820524B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202210457193.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种MRI图像中阿尔茨海默症的3D特征识别方法是由俞文心;刘明金;凌德玉;刘露;龚俊;何刚设计研发完成，并于2022-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种MRI图像中阿尔茨海默症的3D特征识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种MRI图像中阿尔茨海默症的3D特征识别方法，由阿尔茨海默症3D特征识别模型提取阿尔茨海默症3D特征；阿尔茨海默症3D特征识别模型包括输入层、多个依次排列的ResNet块、自适应平均池化模块和全连接模块；输入层接收3DMRI图像；在每个ResNet块中有3D非对称卷积块，3D非对称卷积块提取3DMRI图像中判别性特征；在每个ResNet块后设置一个注意特征融合添加模块以融合局部和全局特征上下文，进行多尺度通道注意力特征融合；在多个ResNet块的特征提取后，使用自适应平均池化模块和全连接模块输出最终获得识别结果。本发明能够提取更具有判别性的特征，能够达到早期识别和较高的准确率。

本发明授权一种MRI图像中阿尔茨海默症的3D特征识别方法在权利要求书中公布了：1.一种MRI图像中阿尔茨海默症的3D特征识别方法，其特征在于，包括：输入3DMRI图像到阿尔茨海默症3D特征识别模型中，提取阿尔茨海默症3D特征；所述阿尔茨海默症3D特征识别模型包括输入层、多个依次排列的ResNet块、自适应平均池化模块和全连接模块；3DMRI图像由输入层接收；在每个ResNet块中添加一个3D非对称卷积块，3D非对称卷积块提取出3DMRI图像中判别性特征；在每个ResNet块后设置一个注意特征融合添加模块以融合局部和全局特征上下文，进行多尺度通道注意力特征融合；在多个ResNet块的特征提取后，使用自适应平均池化模块和全连接模块输出最终获得识别结果；所述3D非对称卷积块包括四个平行分支，所述四个平行分支分别为3×3×3卷积核、3×1×1卷积核、1×3×1卷积核和1×1×3卷积核；在四个分支中的每一个之后执行标准化，然后将四个分支的输出相加作为3D非对称卷积块的输出；每个ResNet块设置后设置一个注意特征融合添加模块以融合局部和全局特征上下文，包括：选择逐点卷积对每个空间位置使用逐点通道交互作为局部通道上下文聚合器。

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