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龙图腾网获悉中国人民解放军空军军医大学申请的专利基于LSTM的有效连接脑网络模型的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：CN116701900B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202310445489.2，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权基于LSTM的有效连接脑网络模型的构建方法是由刘健;李宝娟;张翼飞;韦磊;许浩;张军超;尚子田;靳豪杰;冯健飞设计研发完成，并于2023-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于LSTM的有效连接脑网络模型的构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于LSTM的有效连接脑网络模型的构建方法，首先对被试人员的脑功能图像数据进行预处理，以获得更好成像的脑功能图像数据，然后提出脑功能图像数据中感兴趣脑区的时间序列信号，形成脑区活动向量并作为训练数据对LSTM的有效连接脑网络模型进行训练，将训练后的LSTM的有效连接脑网络模型的权重参数作为脑有效连接关系数据；本发明使用深度学习中的LSTM模型来进行建模，过程简单，极大降低建模所需时间，提高了建模效率；另外，本发明使用的LSTM模型，无论是基于单个被试还是多个被试，可以同时进行建模，因此可以较好地适用于组水平的建模。

本发明授权基于LSTM的有效连接脑网络模型的构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于LSTM的有效连接脑网络模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、对获取的原始脑功能图像数据进行预处理，清除原始脑功能图像数据中各种噪声，得到成像质量更优的脑功能图像数据； 步骤2、对步骤1预处理得到的脑功能图像数据，选择其感兴趣区，利用脑功能模板，从感兴趣区中提取出对应脑区的时间序列，并作为脑区活动信号，然后计算每个脑区活动信号在当前时间点的均值，依次作为当前时间点下脑区的活动强度，进而形成带有时间戳的脑区活动向量； 步骤3、采用脑区活动的向量对构建的LSTM的有效连接脑网络模型进行训练，得到训练后LSTM的有效连接脑网络模型的权重参数，将该权重参数作为脑有效连接关系数据； 所述权重参数包括输入门、遗忘门和输出门的权重参数，三个权重参数作为感兴趣区之间的三个有效连接模型； 所述权重参数为方阵，方阵的行列数目等于感兴趣区个数，每一个方阵中的每一个值代表有效连接的强度，有效连接方向为各值所在列对应的脑区指向所在行对应的脑区。

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