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龙图腾网获悉福建医科大学附属第一医院申请的专利一种脑疾病分类方法及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：CN120473071B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202510969533.9，技术领域涉及：G16H15/00；该发明授权一种脑疾病分类方法及系统是由魏鹏辉;康德智;牛学刚;朱阳;林元相设计研发完成，并于2025-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种脑疾病分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种脑疾病分类方法及系统，通过多模态数据融合与动态建模实现精准诊断。方法包括：采集用户的多模态脑影像信息和认知行为信息；对静息态功能磁共振时序信号进行动态功能连接分析，获取时变脑网络特征矩阵，同时对结构连接矩阵进行白质纤维束拓扑重构；将时变网络特征、结构连接权重与解剖特征通过神经动力学模型构建四维关联张量；基于时变图神经网络模型对四维关联张量进行多任务学习，输出量化诊断结果；最终生成整合个体化脑网络重塑靶点、疾病进展风险分层和治疗响应预测的临床分类报告。本发明通过动态融合结构与功能特征，实现了对脑疾病病理机制的全面表征，为临床诊断提供了兼具精确性和解释性的决策支持。

本发明授权一种脑疾病分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种脑疾病分类方法，其特征在于，包括： 采集用户的多模态脑影像信息和认知行为信息，所述多模态脑影像信息包括静息态功能磁共振时序信号、弥散张量成像结构连接矩阵和T1加权解剖特征，所述认知行为信息通过标准化神经心理量表获取； 对所述静息态功能磁共振时序信号进行动态功能连接分析，得到时变脑网络特征矩阵，所述动态功能连接分析被配置为基于滑动窗口的相位同步性计算，以及对所述弥散张量成像结构连接矩阵进行白质纤维束拓扑重构，得到结构连接权重矩阵； 将所述时变脑网络特征矩阵、结构连接权重矩阵与T1加权解剖特征通过神经动力学模型构建四维关联张量，所述四维关联张量的维度包括空间维度、时间维度、连接强度维度和灰质形态学维度； 基于时变图神经网络模型对所述四维关联张量进行多任务联合学习，输出包含疾病分类概率、神经环路异常标记物和认知功能衰退轨迹的量化诊断结果，所述时变图神经网络模型被配置为具有生物物理约束的耦合振荡器嵌入模块； 根据所述量化诊断结果与认知行为信息的跨模态对齐程度生成包含个体化脑网络重塑靶点、疾病进展风险分层和治疗响应预测的辅助临床分类报告； 其中，对所述静息态功能磁共振时序信号进行动态功能连接分析，得到时变脑网络特征矩阵，所述动态功能连接分析被配置为基于滑动窗口的相位同步性计算，包括： 对所述静息态功能磁共振时序信号进行滑动窗口分析，得到多个滑动窗口，所述滑动窗口分析被配置为基于自适应窗长的滑动窗口算法运算，所述滑动窗口的窗口长度根据多个脑区信号的信噪比动态调整； 计算每一所述滑动窗口对应的脑区的相位同步性强度，通过公式1表示，所述公式1如下： ； 公式1中，为时刻脑区与脑区之间的相位同步性强度，为单个滑动窗口内的时间点总数，为脑区为时间点的瞬时相位，为脑区为时间点的瞬时相位，为计算脑区与脑区之间的相位差向量的复指数函数，为计数字母，； 重复上述步骤直至所有的脑区的相位同步性强度计算完毕，并根据所述相位同步性强度构建二维的动态功能连接矩阵，通过公式2表示，所述公式2如下： ； 公式2中，为动态功能连接矩阵； 通过非负矩阵分解对所述动态功能连接矩阵进行降维，提取时变脑网络特征矩阵，通过公式3表示，所述公式3如下： ； 公式3中，为非负矩阵分解后的静态网络成分，为时变脑网络特征矩阵。

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