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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利精神疾病群体大脑与行为的关联分析方法、装置及设备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：CN120432134B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510940950.0，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权精神疾病群体大脑与行为的关联分析方法、装置及设备是由梁臻;徐姝悦;周勇杰;张力;黄淦设计研发完成，并于2025-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本精神疾病群体大脑与行为的关联分析方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明适用神经科学技术领域，提供了一种精神疾病群体大脑与行为的关联分析方法、装置及设备，该方法包括：采集目标群体的大脑结构像数据和行为学数据，对大脑结构像数据和行为学数据分别进行处理，得到GMV矩阵和行为矩阵，对GMV矩阵和行为矩阵进行脑‑行为关联的潜在成分分析，得到GMV得分矩阵和行为得分矩阵，基于GMV得分矩阵和行为得分矩阵，对目标群体的脑‑行为关联进行社会支持因素的中介分析，确定目标群体大脑与行为关联的显著中介路径，从而显著提升精神疾病神经影像分析的统计效力，精准揭示大脑结构与行为间的内在联系，深度解析精神疾病的发生机制，为精神疾病的早期干预和个性化治疗提供更具针对性的靶点。

本发明授权精神疾病群体大脑与行为的关联分析方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种精神疾病群体大脑与行为的关联分析方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤： 采集目标群体的大脑结构像数据和行为学数据，对采集到的所述大脑结构像数据和所述行为学数据分别进行处理，得到对应的GMV矩阵和行为矩阵； 对所述GMV矩阵和所述行为矩阵进行脑-行为关联的潜在成分分析，得到所述目标群体在显著潜在成分上的GMV得分矩阵和行为得分矩阵； 基于所述GMV得分矩阵和所述行为得分矩阵，对所述目标群体的脑-行为关联进行社会支持因素的中介分析，确定所述目标群体大脑与行为关联的显著中介路径； 其中，对所述GMV矩阵和所述行为矩阵进行脑-行为关联的潜在成分分析的步骤，包括： 对所述GMV矩阵和所述行为矩阵的协方差矩阵进行奇异值分解，得到GMV显著性矩阵、行为显著性矩阵和奇异值矩阵； 通过置换检验评估所述奇异值矩阵中各奇异值的统计学显著性，筛选出满足预设的显著性阈值的显著奇异值，将所述显著奇异值对应的潜在成分确定为所述显著潜在成分； 从所述GMV显著性矩阵和所述行为显著性矩阵中分别提取与所述显著潜在成分对应的列向量，构成显著GMV权重矩阵和显著行为权重矩阵； 根据所述GMV矩阵和所述显著GMV权重矩阵计算所述GMV得分矩阵，根据所述行为矩阵和所述显著行为权重矩阵计算所述行为得分矩阵； 基于所述GMV得分矩阵和所述行为得分矩阵，对所述目标群体的脑-行为关联进行社会支持因素的中介分析的步骤，包括： 以所述GMV得分矩阵为自变量、所述行为得分矩阵为因变量、所述社会支持因素为中介变量，构建中介模型，所述中介模型为，其中，表示所述GMV得分矩阵，表示所述社会支持因素，表示所述行为得分矩阵，表示第一截距，表示第一残差项，表示第二截距，表示第二残差项，表示自变量对中介变量的回归系数，表示中介变量对因变量的回归系数，表示控制中介变量后，自变量对因变量的直接效应回归系数； 通过所述中介模型计算所述社会支持因素在所述GMV得分矩阵与所述行为得分矩阵间的间接效应值，并基于Bootstrap采样法对所述间接效应值进行显著性检验，根据检验结果确定所述目标群体大脑与行为关联的显著中介路径； 对采集到的所述大脑结构像数据和所述行为学数据分别进行处理的步骤，包括： 采用基于体素的形态学分析对所述大脑结构像数据进行预处理，得到全脑GMV数据； 对所述全脑GMV数据和所述行为学数据分别进行Z分数标准化，得到所述GMV矩阵和所述行为矩阵。

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