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龙图腾网获悉之江实验室申请的专利一种基于流形优化算法的动态脑功能网络学习及展示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：CN117194921B 。

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：202311154997.1，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于流形优化算法的动态脑功能网络学习及展示方法是由杨德富;杨鸿群;申慧;赵嘉琪;薛轶天;黄海亮;朱闻韬设计研发完成，并于2023-09-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于流形优化算法的动态脑功能网络学习及展示方法在说明书摘要公布了：本说明书公开了一种基于流形优化算法的动态脑功能网络学习及展示方法及装置，可以获取一段时间内的血氧信号，并通过滑动窗口的方式对所述血氧信号进行预处理，得到预处理后的信号数据，该预处理后的信号数据包括每个时间窗口下各脑节点的BOLD信号，而后构建目标函数，该目标函数用于表征脑节点之间的信号距离和功能连接权重之间的积以及用于表示相邻时间窗口之间的动态图嵌入在格拉斯曼流形上的距离，最后，根据预处理后的信号数据，以最小化该目标函数为优化目标，确定出动态脑功能连接网络以及动态脑功能连接网络对应的动态图嵌入并展示，从而能够有效地确定出反映大脑真实的功能连接情况的动态脑功能连接网络及动态图嵌入。

本发明授权一种基于流形优化算法的动态脑功能网络学习及展示方法在权利要求书中公布了：1.一种基于流形优化算法的动态脑功能网络学习及展示方法，其特征在于，包括： 获取一段时间内的血氧信号，并通过滑动窗口的方式对所述血氧信号进行预处理，得到预处理后的信号数据，所述预处理后的信号数据包括每个时间窗口下各脑节点的BOLD信号； 构建目标函数，所述目标函数用于表征脑节点之间的信号距离和功能连接权重之间的积以及用于表示相邻时间窗口之间的动态图嵌入在格拉斯曼流形上的距离； 以最小化所述目标函数为优化目标，基于流形优化算法对所述预处理后的信号数据对应的邻接矩阵和图嵌入矩阵进行优化，确定出动态脑功能连接网络以及所述动态脑功能连接网络对应的动态图嵌入并展示，包括： 根据所述预处理后的信号数据，确定初始邻接矩阵和初始图嵌入矩阵； 在第一轮迭代中，根据所述初始邻接矩阵以及所述目标函数，得到第一目标函数，并以最小化所述第一目标函数为优化目标，对所述初始图嵌入矩阵进行优化，得到优化后图嵌入矩阵，计算所述第一目标函数相对于图嵌入矩阵的梯度，得到第二目标函数，并将所述优化后图嵌入矩阵带入到所述第二目标函数中，以最小化所述第二目标函数为优化目标，对所述初始邻接矩阵进行优化，得到优化后邻接矩阵，在后续迭代中继续通过第一目标函数对优化后图嵌入矩阵进行优化，以及通过第二目标函数对优化后邻接矩阵进行优化； 在满足预设迭代终止条件时，终止迭代； 根据优化后图嵌入矩阵和优化后邻接矩阵，确定出动态脑功能连接网络以及所述动态脑功能连接网络对应的动态图嵌入； 其中，所述第一目标函数为： ，其中，用于表示第t个时间窗口下的初始图嵌入矩阵或优化后图嵌入矩阵；所述第二目标函数为，其中，用于表示第t个时间窗口下的初始邻接矩阵或优化后邻接矩阵，为图嵌入的相似性矩阵、为信号的相似性矩阵，β与γ为约束性的权重参数。

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