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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利基于fMRI信号的大规模神经元网络的同化与模拟系统及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：CN116975549B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202210409478.4，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于fMRI信号的大规模神经元网络的同化与模拟系统及方法是由卢文联;张文勇;陈波宇;冯建峰设计研发完成，并于2022-04-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于fMRI信号的大规模神经元网络的同化与模拟系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于fMRI信号的大规模神经元网络的同化与模拟系统：网络结构生成模块，根据对被试者测量得到的DTI大脑结构连接和灰质密度信号，通过设置网络规模参数来生成被试者的脑模型，并将脑模型存储地址输出；信号处理模块，对fMRI信号的在特定任务下的标准化BOLD信号进行处理，实现fMRI信号的标准化处理，输出处理后的BOLD信号；数据同化模块，对于脑模型存储地址和处理后的BOLD信号，运行数据同化算法，同化脑模型中的参数，将同化参数存储并输入至神经网络模拟模块，使得脑模型的输出与被试者的BOLD信号相似，实现特定任务下的脑模型的同化与模拟；以及神经网络模拟模块，基于同化参数，利用GPU多卡并行计算，实现大规模神经网络的复现与模拟。

本发明授权基于fMRI信号的大规模神经元网络的同化与模拟系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于fMRI信号的大规模神经元网络的同化与模拟系统，其特征在于，包括： 网络结构生成模块，根据对被测试者进行测量得到的fMRI信号，通过设置网络规模参数来生成所述被测试者的脑模型，并将脑模型存储地址输出给数据同化模块； 信号处理模块，对所述fMRI信号的在特定任务下的标准化血氧水平依赖脑功能成像信号进行处理，实现fMRI信号的标准化处理，输出处理后的血氧水平依赖脑功能成像信号到数据同化模块； 数据同化模块，对于所述脑模型存储地址和所述处理后的血氧水平依赖脑功能成像信号，运行数据同化算法，同化所述脑模型中的参数，将同化参数存储并输入至神经网络模拟模块，使得所述脑模型的输出与所述被测试者的血氧水平依赖脑功能成像信号相似，实现特定任务下的所述脑模型的复现与模拟；以及 神经网络模拟模块，基于所述同化参数，利用GPU多卡并行计算，实现大规模神经网络的同化与模拟， 其中，所述数据同化模块中，所述脑模型中的参数包括突触神经递质和神经元外部输入电流， 所述数据同化模块主要基于数据同化中集成卡尔曼滤波法，并结合多层贝叶斯估计理论，对最小神经网络、最小神经脑区或最小神经体素的突触递质导电系数进行同化， 所述同化的过程中，假设同一个最小神经网络、最小神经脑区或最小神经体素中的导电系数服从相同概率分布，只需要同化分布的超参数，令超参数更新， 所述超参数更新的实现方法为：基于累积分布函数与其反函数的映射或蒙特卡洛采样方法。

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