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龙图腾网获悉长春大学申请的专利基于时空注意力与动态领域自适应的神经疾病诊断系统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：CN120932823B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202511460973.8，技术领域涉及：G16H20/70；该发明授权基于时空注意力与动态领域自适应的神经疾病诊断系统是由韩秋蕾;叶洪彪;孙岩;宋泽;赵剑;匡哲君;史丽娟;谭璐;谷赫设计研发完成，并于2025-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时空注意力与动态领域自适应的神经疾病诊断系统在说明书摘要公布了：基于时空注意力与动态领域自适应的神经疾病诊断系统。属于跨模态医学数据自适应分析技术领域。其解决了亟需一种能够同时融合多模态信息、建模多尺度时空特征并具备动态领域自适应能力的全新系统，以提升多站点神经疾病智能诊断的准确率与泛化能力的技术问题。所述系统包括：数据预处理模块，从fMRI时间序列数据中提取个脑区的标准化时间序列；双通道特征编码网络模块，通过注意力机制获得全局特征；特征融合与分类模块，主任务分类器执行主任务，预测待测试人员是否患有神经疾病，领域任务分类器执行领域任务，预测待测试人员所属站点；动态平衡训练模块，通过动态平衡控制策略调整主任务与领域任务的动态平衡。

本发明授权基于时空注意力与动态领域自适应的神经疾病诊断系统在权利要求书中公布了：1.基于时空注意力与动态领域自适应的神经疾病诊断系统，其特征在于，所述系统包括： 数据预处理模块：收集不同站点待测试人员的临床特征数据以及fMRI时间序列数据，并将fMRI时间序列数据进行预处理，从fMRI时间序列数据中提取个脑区的标准化时间序列； 双通道特征编码网络模块：对临床特征数据以及分别进行特征编码，并将编码后的信息进行融合，通过注意力机制获得全局特征； 特征融合与分类模块：将全局特征进行特征融合，获得融合特征；将融合特征分别输入主任务分类器和领域任务分类器，主任务分类器执行主任务，预测待测试人员是否患有神经疾病，领域任务分类器执行领域任务，预测待测试人员所属站点； 动态平衡训练模块：通过反向传播机制，对领域任务分类器进行优化，降低领域任务损失；通过动态平衡控制策略调整主任务与领域任务的动态平衡；总损失函数：，其中，=1.2为主任务优先级系数，表示领域任务损失，表示主任务损失； 动态平衡控制策略通过动态平衡控制器进行，动态平衡控制器根据主任务和领域任务的性能动态调整，具体为： 计算主任务准确率和领域任务准确率； 计算梯度范数比：，其中，表示领域任务损失的梯度，表示主任务损失的梯度，表示计算L2范数运算，为调整因子，当70%时，否则 平滑更新，其中，表示更新前的表示更新后的为平滑因子； 边界约束：，其中，为裁剪函数，表示将更新后的的值限定在范围内。

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