病变过程基于大模型的群体特征提取方法及系统

专利概览

申请人

湖南师范大学

发明人

毕夏安;陈大猷;沈文卓;龙晴;宋世超;徐露允;邢兆旭;方锦雄;于小海;张锦

申请号

CN202611088748.0

专利号

CN202611088748.0

法律状态

2026.08.18#公开;2026.09.04#实质审查的生效;2026.09.15#授权

主分类号

G16H50/70

IPC

G16H50/70;G06F18/2113;G06F18/2415;G06V10/771;G06V10/82;G16H50/30;G16B40/00;G06N3/045;G06N3/042;G06N3/0464;G06N3/0475;G06N3/0455;G06N3/082;G06N3/084;G06N3/094

摘要

本发明涉及大数据模型技术领域，公开一种病变过程基于大模型的群体特征提取方法及系统，以通过有向图及边权重的变化演绎病变过程并提升所提取群体特征的可靠性。方法包括：基于脑影像和基因数据构建每个被试的基因‑脑区有向图；分解为强连通分量，选根节点构造有向树；经层间、层内传递更新特征，对多入度节点剪枝直至入度为1，得到关键支撑树；融合根节点得关键子图；经扩散反卷积重构生成图，与真实图共同训练判别器，共享参数放大疾病特征差异；收敛后基于群体统计节点重要度，结合增量搜索筛选病变脑区和风险基因。

转化信息

许可费

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