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龙图腾网获悉太原理工大学申请的专利一种基于fMRI时空特征的ADHD图卷积模型构建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：CN120087409B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510160218.1，技术领域涉及：G06N3/045；该发明授权一种基于fMRI时空特征的ADHD图卷积模型构建方法是由李丹丹;赵振宇;董兴旺;郝江洋设计研发完成，并于2025-02-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于fMRI时空特征的ADHD图卷积模型构建方法在说明书摘要公布了：本发明属于深度学习及脑科学技术领域，具体涉及一种基于fMRI时空特征的ADHD图卷积模型构建方法，包括下列步骤：静息态功能磁共振数据处理；fMRI序列处理：对来自不同站点的fMRI序列进行随机裁剪，得到序列长度一致的fMRI序列，并根据皮尔逊相关得到功能连接矩阵；模型输入数据：模型输入数据由fMRI序列、ADHD表型信息和功能连接矩阵构成，对输入数据划分得到训练集、验证集和测试集；模型构建；模型训练：模型评估。本发明提出门控特征融合模块对捕捉到的fMRI特征进行融合得到时空特征，并考虑了被试表型信息，构建了基于fMRI时空特征的ADHD图卷积模型，提高了ADHD疾病的分类准确率。

本发明授权一种基于fMRI时空特征的ADHD图卷积模型构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于fMRI时空特征的ADHD图卷积模型构建方法，其特征在于，包括下列步骤： S1、静息态功能磁共振数据处理：获取被试的静息态功能磁共振数据，对数据进行预处理操作，得到fMRI序列； S2、fMRI序列处理：对来自不同站点的fMRI序列进行随机裁剪，得到序列长度一致的fMRI序列，并根据皮尔逊相关得到功能连接矩阵； S3、模型输入数据：模型输入数据由fMRI序列、ADHD表型信息和功能连接矩阵构成，对输入数据划分得到训练集、验证集和测试集； S4、模型构建：构建基于fMRI时空特征提取的图卷积模型；该模型集成多个神经网络模块：多尺度交互卷积模块，用于同时学习fMRI序列局部信息和长程依赖关系；基于多头自注意力机制的时间特征提取模块，用于获取时间窗的注意力和fMRI序列时间特征；基于时间窗的切比雪夫图卷积网络模块，用于提取不同时间窗下fMRI序列脑区间交互的空间特征；门控特征融合模块，用于融合时间和空间特征； S5、模型训练：使用二元交叉熵损失函数衡量预测标签和真实标签之间的差异，将S3得到的训练集和验证集输入至S4构建的模型进行训练，直到模型收敛； S6、模型评估：使用S3划分的测试集对S5收敛后的模型进行验证评估，计算预测结果的准确率、精确率、召回率及F1分数作为评价指标，并将结果与本领域现有模型进行对比。

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