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龙图腾网获悉清华大学申请的专利脑功能状态分析方法及装置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：CN120319493B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202510320268.1，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权脑功能状态分析方法及装置是由马羽;何乐设计研发完成，并于2025-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本脑功能状态分析方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种脑功能状态分析方法及装置，该方法包括：采集目标对象的脑部影像序列组合，进行预处理，然后对脑部影像进行特征提取，获得影像特征，选取关键影像特征；对关键影像特征进行定量分析，生成特征参数集；将特征参数集输入脑功能状态预测模型中，确定目标对象的脑功能状态；脑功能状态预测模型是将语义检索模型和微调生成模型整合后再训练得到的，语义检索模型是基于脑部知识文档库训练得到的，微调生成模型是基于强化学习的参数、语义检索模型检索出的脑部信息片段、映射关系的标注数据集训练得到的；确定每种脑功能状态对应的统计特征值，分析目标对象的脑功能生理数据。本发明可以定量、标准化地对脑功能状态进行整体分析。

本发明授权脑功能状态分析方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种脑功能状态分析方法，其特征在于，包括： 采集目标对象的脑部影像序列组合，所述影像序列组合包括至少一种模态的影像序列； 对脑部影像序列组合进行预处理，得到空间对齐的脑部影像； 对脑部影像进行特征提取，获得影像特征，从提取的影像特征中，选取关键影像特征； 对关键影像特征进行定量分析，生成特征参数集； 将所述特征参数集输入脑功能状态预测模型中，确定目标对象的脑功能状态，其中，确定的脑功能状态为针对脑功能状态的五维描述中的至少一种；所述脑功能状态预测模型是将语义检索模型和微调生成模型整合后再训练得到的，语义检索模型是基于脑部知识文档库训练得到的，微调生成模型是基于强化学习的参数、语义检索模型检索出的脑部信息片段、映射关系的标注数据集训练得到的，强化学习的参数是根据历史特征参数集和脑功能态的映射关系确定的；所述脑功能状态的五维描述包括状态生、状态长、状态化、状态收和状态藏； 确定每种脑功能状态对应的统计特征值，并基于每种脑功能状态对应的统计特征值，分析目标对象的脑功能生理数据； 脑功能状态预测模型的训练步骤包括：构建脑部知识文档库，对脑部知识文档库中的知识文档进行分类标注；利用分类标注的知识文档，对语义检索模型进行训练，所述语义检索模型采用转换器架构；将历史特征参数集输入语义检索模型，得到检索出的脑部信息片段；对历史特征参数集和脑功能态的映射关系进行标注，形成映射关系标注数据集；将脑部医学分析标准和脑部临床指南作为监督信号，将映射关系标注数据集作为强化学习的环境，将微调生成模型对映射关系的估计定义为状态，将微调生成模型对映射关系的调整策略作为动作，将脑功能状态预测结果与真实映射关系的接近程度作为奖励函数，将检索出的脑部信息片段、映射关系标注数据集作为输入，对微调生成模型进行微调训练；将训练好的语义检索模型和微调生成模型整合为脑功能状态预测模型；采用分类标注的知识文档、映射关系标注数据集，训练整合得到的脑功能状态预测模型，获得训练好的脑功能状态预测模型。

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