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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种基于时空信息的听觉表征连通性分析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：CN118576177B 。

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：202410689890.5，技术领域涉及：A61B5/055；该发明授权一种基于时空信息的听觉表征连通性分析方法是由曹富智;刘长增;王福龙;安楠;邵明霄;高嘉伟;杨剑之;张旭;向岷;郑世强设计研发完成，并于2024-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时空信息的听觉表征连通性分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于时空信息的听觉表征连通性分析方法，包括：获取MRI数据并进行分割处理；播放听觉刺激并完成fMRI数据采集；基于激光扫描仪对已佩戴OPM‑MEG传感器头盔的受试者进行扫描，获得扫描图像并与MRI数据进行联合配准；对fMRI数据进行脑区激活水平分析，获得任务态下所激活脑区ROI；根据ROI与配准结果，筛选出ROI所对应的OPM‑MEG传感器；播放听觉刺激并完成OPM‑MEG数据采集；对OPM‑MEG数据进行预处理得到基础OPM‑MEG信号；对基础OPM‑MEG信号进行格兰杰因果分析；将获得的结果进行受试者间比较和统计检验以检测受试者之间的神经表征过程是否有差异。

本发明授权一种基于时空信息的听觉表征连通性分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时空信息的听觉表征连通性分析方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取静息态结构性MRI数据并进行分割处理； S2、播放听觉刺激并完成fMRI数据采集； S3、基于激光扫描仪对已佩戴OPM-MEG传感器头盔的受试者进行扫描，获得扫描图像并与分割处理的静息态结构性MRI数据进行联合配准； S4、对任务态下的fMRI数据进行脑区激活水平分析，获得任务态下所激活的脑区，所述脑区即为后续分析的感兴趣区ROI； S5、根据感兴趣区ROI与配准结果，筛选出感兴趣区ROI所对应的OPM-MEG传感器； S6、播放听觉刺激并完成OPM-MEG数据采集； S7、对OPM-MEG数据进行预处理得到基础OPM-MEG信号并进行时频分析，计算平均Z_score波形，取波形最大值作为响应强度； S8、对基础OPM-MEG信号进行格兰杰因果分析； S9、将受试者在S7、S8中获得的结果进行受试者间比较和统计检验以检测受试者之间的神经表征过程是否有差异； 所述S3中，基于激光扫描仪对已佩戴OPM-MEG传感器头盔的受试者进行扫描，获得扫描图像并与分割处理的静息态结构性MRI数据进行联合配准的方法包括： S3-1、基于激光扫描仪对已佩戴传感器头盔的受试者进行扫描，获得扫描图像； S3-2、基于扫描图像，使用区域生长法将头盔点云与人脸点云进行分离； S3-3、基于随机采样一致性初始配准算法SAC-IA对头盔模型和分离的头盔点云进行粗配准； S3-4、基于迭代最近点算法ICP对S3-3粗配准后的点云进一步精配准； S3-5、定位人脸点云与静息态结构性MRI数据的鼻尖点并进行粗配准； S3-6、基于迭代最近点算法ICP对S3-5粗配准后的点云进一步匹配，完成激光扫描结果与静息态结构性MRI数据配准，获得OPM-MEG传感器相对人脑的位置和方向信息； 所述S8中，对基础OPM-MEG信号进行格兰杰因果分析的方法包括： S8-1、以Yt为因变量，以Yt过去值为自变量构建第一个自回归模型； S8-2、以Yt为因变量，以Yt和Xt过去值为自变量构建第二个自回归模型； S8-3、分别对第一个自回归模型和第二个自回归模型的残差拟合，计算残差项的方差； S8-4、假如Xt是Yt的格兰杰原因，则第二个自回归模型的残差项的方差应当小于第一个自回归模型的残差项的方差，通过第一个自回归模型的残差项的方差与第二个自回归模型的残差项的方差计算经典的时域格兰杰因果指标； S8-5、提取格兰杰因果指标中的特征统计量评估时间序列之间的因果关系； S8-6、根据提取的特征统计量结合时域格兰杰因果指标，绘制听觉神经表征中的信息流向。

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