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龙图腾网获悉温州大学申请的专利一种基于功能性核磁共振成像进行图像分类的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：CN119942245B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510417530.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于功能性核磁共振成像进行图像分类的方法是由黄辉;朱兆轩;陈钊民设计研发完成，并于2025-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于功能性核磁共振成像进行图像分类的方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于功能性核磁共振成像进行图像分类的方法，包括获取人体脑部的功能性核磁共振成像，并基于预定的目标感兴趣区域，提取出每个目标感兴趣区域的时间序列，进一步生成功能连接矩阵；将功能连接矩阵导入已训练好的深度学习分类模型中，得到分类类别；其中，深度学习分类模型是由子连接掩码学习模块、Transformer编码器和分类器构成的；子连接学习模块用于基于多头自注意力机制动态，将功能连接矩阵生成去除掉无效冗余连接的Mask矩阵；Transformer编码器用于将Mask矩阵与功能连接矩阵进行点积操作，以得到子连接网络并进行特征编码；分类器用于对编码后的子连接网络进行类别识别。实施本发明，能减少脑功能网络的无效冗余连接，从而实现具体目标准确分类。

本发明授权一种基于功能性核磁共振成像进行图像分类的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于功能性核磁共振成像进行图像分类的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 获取人体脑部的功能性核磁共振成像，并基于预定的目标感兴趣区域，从所述功能性核磁共振成像中，提取出每个目标感兴趣区域的时间序列，进一步计算任意两个目标感兴趣区域的时间序列之间的Pearson相关系数，以生成功能连接矩阵； 将所述功能连接矩阵导入已训练好的深度学习分类模型中，得到相应的类别为正常或异常；其中，所述深度学习分类模型是由子连接学习模块、Transformer编码器和分类器构成的；所述子连接学习模块，用于基于多头自注意力机制动态，将所述功能连接矩阵生成去除掉无效冗余连接的Mask矩阵；所述Transformer编码器，用于将所述子连接学习模块所得到的Mask矩阵与所述功能连接矩阵进行点积操作，以得到子连接网络，并进一步将所述子连接网络进行特征编码；所述分类器，用于对特征编码后的子连接网络进行类别识别； 所述子连接学习模块基于多头自注意力机制动态，将所述功能连接矩阵生成去除掉无效冗余连接的Mask矩阵的具体步骤包括： 对所述功能连接矩阵进行自注意力编码，以获得注意力矩阵，并经多头全连接层，对所述注意力矩阵进行拼接，以得到多个Mask矩阵； 将所得的多个Mask矩阵进行加权融合，得到融合后的Mask矩阵，且进一步将所得融合后的Mask矩阵进行二值化处理，以得到去除掉无效冗余连接的Mask矩阵。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人温州大学，其通讯地址为：325000 浙江省温州市瓯海区茶山镇温州高教园区；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。