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龙图腾网获悉北京医院;青岛大学申请的专利基于深度学习的面向近红外脑功能成像的数据分类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：CN121121277B 。

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：202511289696.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于深度学习的面向近红外脑功能成像的数据分类方法是由龚涛;陈玉辉;许弘;尹家文;谢沂伯;张祎;王音;刘华波;滕东兴设计研发完成，并于2025-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的面向近红外脑功能成像的数据分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及近红外脑功能成像增强技术领域，具体涉及基于深度学习的面向近红外脑功能成像的数据分类方法。该方法通过fNIRS采集脑血氧数据，获取任务的激活分布图；根据每个任务下光源探测器的位置和光学密度变化值、光源发射器的发射信号强度数据，获取每个任务下每个光源探测器的整体散射干扰程度，进而确定激活分布图中每个像素点的参考干扰值，对像素点的卷积核中每个像素点的滤波权重进行修正获取修正滤波权重，进而获取优化激活分布图，对近红外脑功能成像数据分类模型进行训练，实现近红外脑功能成像的数据分类。本发明通过准确获取修正滤波权重使得对激活分布图进行准确滤波处理，有效提高了对近红外脑功能成像数据分类的准确性。

本发明授权基于深度学习的面向近红外脑功能成像的数据分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的面向近红外脑功能成像的数据分类方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 通过fNIRS技术采集脑血氧数据，获取每个任务的激活分布图；其中，脑血氧数据包括每个任务下每个光源探测器每个时刻下的光学密度变化值和每个光源发射器每个时刻下的发射信号强度数据； 根据每个任务下每个光源探测器的位置分布和光学密度变化值、每个光源探测器与直接连接光源发射器的距离以及所直接连接光源发射器的发射信号强度数据、每个光源探测器与其预设邻域光源探测器之间的距离，以及每个光源探测器的光学密度变化值的变化情况，获取每个任务下每个光源探测器的整体散射干扰程度； 基于整体散射干扰程度确定激活分布图中每个像素点的参考干扰值，根据每个像素点的卷积核所对应每个像素点的参考干扰值，对每个像素点的卷积核中每个像素点的滤波权重进行修正，获取每个像素点的卷积核中每个像素点的修正滤波权重，进而获取每个任务的优化激活分布图； 基于优化激活分布图对近红外脑功能成像数据分类模型进行训练，实现近红外脑功能成像的数据分类。

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