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龙图腾网获悉长春大学申请的专利增强rs-fMRI特征分析特异性ROI的图卷积方法与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：CN120451116B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202510583657.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权增强rs-fMRI特征分析特异性ROI的图卷积方法与装置是由韩秋蕾;叶洪彪;赵剑;匡哲君;史丽娟设计研发完成，并于2025-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本增强rs-fMRI特征分析特异性ROI的图卷积方法与装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种增强rs‑fMRI特征分析特异性ROI的图卷积方法与装置，涉及人工智能与医学影像技术领域，该方法包括：获取静息态磁共振成像数据；提取静息态磁共振成像数据中的各个感兴趣区域的血氧水平依赖信号；对血氧水平依赖信号进行混沌处理，得到血氧水平依赖混沌信号；将血氧水平依赖信号与血氧水平依赖混沌信号进行动态融合，得到融合信号矩阵；基于预设时间窗口获取融合信号矩阵的样本序列，并基于样本序列构建邻接矩阵；将邻接矩阵对应的数据输入神经网络模型中，输出计算结果；基于计算结果得到特异性的感兴趣区域对。弥补现有方法对大脑潜在特征提取的不足，从而提高分类准确率，从而定位神经性系统疾病的特异性ROI。

本发明授权增强rs-fMRI特征分析特异性ROI的图卷积方法与装置在权利要求书中公布了：1.一种增强rs-fMRI特征分析特异性ROI的图卷积方法，其特征在于，包括： 获取静息态磁共振成像数据； 提取所述静息态磁共振成像数据中的各个感兴趣区域的血氧水平依赖信号； 基于混沌模型对所述血氧水平依赖信号进行混沌处理，得到血氧水平依赖混沌信号，包括： 选择所述感兴趣区域中功能连接度最高的目标区域的血氧水平依赖信号作为初始混沌模型的数据输入； 基于所述目标区域的血氧水平依赖信号对所述初始混沌模型的周期控制参数进行动态调制，得到所述混沌模型； 对所述混沌模型的微分方程进行求解，得到所述血氧水平依赖混沌信号； 将所述血氧水平依赖信号与所述血氧水平依赖混沌信号动态融合，得到融合信号矩阵； 基于预设时间窗口获取所述融合信号矩阵的样本序列，并基于所述样本序列构建邻接矩阵，所述邻接矩阵用于表征所述感兴趣区域内的所述血氧水平依赖信号的时间变换关系； 将所述邻接矩阵对应的数据输入神经网络模型中，输出计算结果； 基于所述计算结果得到特异性的感兴趣区域对。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人长春大学，其通讯地址为：130100 吉林省长春市卫星路6543号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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