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龙图腾网获悉中山大学申请的专利基于EEG-fMRI知识图谱增强的脑龄预测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：CN119970061B 。

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：202510067278.9，技术领域涉及：A61B5/372；该发明授权基于EEG-fMRI知识图谱增强的脑龄预测方法是由王昌栋;王泓沣;钟鸣洋;胡舸耀;刘佳瑜;李程;蔡跃新设计研发完成，并于2025-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于EEG-fMRI知识图谱增强的脑龄预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于EEG‑fMRI知识图谱增强的脑龄预测方法，涉及脑龄预测技术领域，包括：对于每个目标测量者，根据其EEG数据、fMRI数据分别提取激活脑区序列，然后捕捉两者的相似子序列，对齐后使用脑区功能连接建立的EEG‑fMRI知识图谱提示其中的脑区‑脑网络归属关系、脑区及脑网络功能连接关系、EEG‑fMRI交叉验证补充关系，合并为语义序列，最终输入到CNN‑Transformer模型中输出对应的脑龄预测结果，通过反向输出token，实现对静息态大脑活动信号传导路径的观测。本发明结合EEG数据在时间上的优越性和fMRI数据在空间上的优越性，提升脑龄预测的准确性。

本发明授权基于EEG-fMRI知识图谱增强的脑龄预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于EEG-fMRI知识图谱增强的脑龄预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取目标测量者的EEG数据及fMRI数据，分别从EEG数据及fMRI数据中提取激活脑区序列； 在所述激活脑区序列中识别并捕捉EEG数据及fMRI数据的相似子序列，并将捕捉的子序列对进行对齐处理； 根据脑区功能连接建立EEG-fMRI知识图谱，使用EEG-fMRI知识图谱将对齐后的子序列对进行融合及关系挖掘，获取语义序列； 将所述语义序列导入CNN-Transformer模型，输出目标测量者的脑龄预测结果，通过反向输出token，实现对静息态大脑活动信号传导路径的观测； 根据脑区功能连接建立EEG-fMRI知识图谱，具体为： 获取不同年龄健康个体的EEG数据、fMRI数据及对应的脑龄检测数据，构建数据样本，提取各数据样本中激活脑区序列，根据脑区功能连接建立EEG数据、fMRI数据对应激活脑区之间关联，初始化EEG-fMRI知识图谱； 在EEG-fMRI知识图谱中将EEG数据、fMRI数据对应激活脑区作为头节点，脑区功率值作为节点的属性，数据样本的脑龄作为尾节点，利用三元组形式将实体节点与属性进行映射； 通过数据检索方法获取脑区及脑网络相关知识、EEG数据及fMRI数据相关知识，通过结构化处理获取先验知识的特征向量，捕捉深层特征构建实体对EEG-fMRI知识图谱进行补充； 读取脑区及脑网络相关知识，EEG数据及fMRI数据相关知识的语义特征，获取脑区节点对脑网络的归属关系、脑区之间或脑网络之间的功能连接关系、EEG和fMRI的交叉补充验证关系； 根据抽取的关系构建关系表，将补充的实体与关系表生成三元组形式进行映射，以图形化方式补全EEG-fMRI知识图谱。

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