一种基于高斯图Lasso估计的轻量级核磁共振成像图处理方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明公开了一种基于高斯图Lasso估计的轻量级核磁共振成像图处理方法，属于图像处理技术领域；方法为：构建Transformer模型，重建大脑sMRI图像的潜在表示；利用高斯图模型GGM构建大脑ROI图网络；采用图形Lasso估计，实现ROI关系的稀疏表示；采用GraphTransformer模型实现核磁共振成像图处理。本发明通过Transformer模型提取大脑sMRI图像特征并依据大脑AAL模板映射出大脑ROI特征，高斯图模型GGM构建大脑区域ROIs的图网络，解决区域间关系；应用GLasso算法对图网络保留ROI连接，移除冗余，实现ROI图网络的轻量化，提高核磁共振成像图处理的准确性。

《一种基于高斯图Lasso估计的轻量级核磁共振成像图处理方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2024112152456，当前法律状态为已下证，由南京邮电大学提出申请，发明人为吕帅帅;郭政鑫;陈睿奇;王冬子;叶宁;肖甫，申请日期为2024-09-02，公开（公告）日期为2024-10-29，国际专利分类号（IPC）为 G06T 11/00 (2006.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于高斯图Lasso估计的轻量级核磁共振成像图处理方法，属于图像处理技术领域；方法为：构建Transformer模型，重建大脑sMRI图像的潜在表示；利用高斯图模型GGM构建大脑ROI图网络；采用图形Lasso估计，实现ROI关系的稀疏表示；采用GraphTransformer模型实现核磁共振成像图处理。本发明通过Transformer模型提取大脑sMRI图像特征并依据大脑AAL模板映射出大脑ROI特征，高斯图模型GGM构建大脑区域ROIs的图网络，解决区域间关系；应用GLasso算法对图网络保留ROI连接，移除冗余，实现ROI图网络的轻量化，提高核磁共振成像图处理的准确性。

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