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龙图腾网获悉中国科学院深圳先进技术研究院申请的专利非自杀性自伤识别及预测方法及系统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：CN120227044B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510717476.5，技术领域涉及：A61B5/369；该发明授权非自杀性自伤识别及预测方法及系统是由甄艳芬;张志珺设计研发完成，并于2025-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本非自杀性自伤识别及预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种非自杀性自伤识别及预测方法，包括：对受试者进行行为数据采集及脑电信号采集；对采集的脑电信号进行预处理；对预处理后的脑电信号进行分析；根据采集的行为数据及分析得到的脑电信号，构建分类模型，并对非自杀性自伤进行识别及预测。本发明还涉及一种非自杀性自伤识别及预测系统。本发明能够提供客观、准确的检测手段，实现NSSI的早期识别与病情监测，为及时干预和治疗创造有利条件。

本发明授权非自杀性自伤识别及预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种非自杀性自伤识别及预测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤： a.对受试者进行行为数据采集及脑电信号采集； b.对采集的脑电信号进行预处理； c.对预处理后的脑电信号进行分析； d.根据采集的行为数据及分析得到的脑电信号，构建分类模型，并对非自杀性自伤进行识别及预测； 所述的步骤a包括：所述行为数据采集包括：记录受试者正确击中率、虚报率以及正确反应的反应时，评估受试者对情绪刺激的注意控制和抑制偏向；所述脑电信号采集包括：采集受试者完成情绪任务期间的任务态脑电信号及10分钟的静息态脑电信号； 所述的步骤b包括：对于所有脑电信号：使用离线分析依次进行滤波以去除高频噪声与基线漂移；通过目视检查识别坏导联，并利用周围导联数据进行插值替换，最终将数据重参考为全脑平均参考； 对于任务态脑电信号：以刺激事件为中心，分段为2.5秒的时段，进行独立成分分析，识别并剔除眼动、眨眼及肌电伪迹成分；分段后进行校正，并剔除异常片段； 对于静息态脑电信号：去除起始和最后的20秒数据后，将滤波并重参考的连续信号分割为4秒的时段，进行独立成分分析，识别并剔除眼动、眨眼及肌电伪迹成分，随后将整段数据减去均值以消除直流偏移，并同样剔除幅值超限的时段，确保数据质量满足后续分析要求； 所述的步骤c包括：脑电信号分析包括：事件相关电位分析、时频分析及静息态脑电微状态分析； 所述事件相关电位分析包括：将预处理后各条件下的脑电分段数据进行平均，得到事件相关电位波形； 所述时频分析包括：从单试次脑电信号中减去事件相关电位成分获取诱发功率，利用滑动汉宁窗计算1-40Hz频段的频谱功率，并以基线期功率均值进行标准化；随后，采用簇置换检验评估非自杀性自伤患者与对照组在delta、theta、alpha及beta频段的功率差异；最后，提取中央中线电极在刺激后300-600ms时间窗内的theta频段平均功率作为核心指标； 所述静息态脑电微状态分析包括：对静息态脑电信号带通滤波，识别全局场功率峰值并构建个体微状态图谱；将微状态图谱匹配到标准化模板后，反拟合至个体数据，提取用于量化静息态脑状态动态特性的参数； 所述的步骤d包括：基于行为数据和脑电信号特征，构建分类模型；通过前向选择策略，按特征重要性降序逐步优化分类模型，采用三折交叉验证评估性能，最终选取准确率最高的分类模型；评估分类模型对非自杀性自伤患者与健康对照组、响应组与非响应组的区分效能。

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