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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利一种融合脑电频谱规范化偏差与脑网络的AD诊断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：CN120959763B 。

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：202511504617.1，技术领域涉及：A61B5/372；该发明授权一种融合脑电频谱规范化偏差与脑网络的AD诊断方法是由胡世昂;胡艺凡;刘国俊;阮菲;汪澜设计研发完成，并于2025-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合脑电频谱规范化偏差与脑网络的AD诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合脑电频谱规范化偏差与脑网络的AD诊断方法，包括：S1、对五个脑区的多通道EEG信号进行带通滤波和片段分割；S2、对于每个片段，计算五个不同脑区的脑区‑频带特征；S3、采用GAMLSS模型进行规范化建模，并识别疾病组关于特定脑区rPSD的个体偏差信息，并利用该个体偏差信息来训练LightGBM分类器，并利用该分类器内部结构提取结构化特征向量；S4、将每个片段按照频率分辨率划分为若干非重叠频率箱，计算各频率箱的矩阵形式的FCN图，据此构建三维图像，并利用Swintransformer网络来提取视觉特征向量；S5、构建连接向量，输入到分类器中进行分类。本方法为神经退行性疾病的精准诊断和差异化诊断提供新的技术途径。

本发明授权一种融合脑电频谱规范化偏差与脑网络的AD诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种融合脑电频谱规范化偏差与脑网络的数据分析方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、对五个脑区的多通道EEG信号进行带通滤波，将连续EEG信号分割成非重叠的片段； S2、对于步骤S1中的每个片段，计算所有通道在五个典型频带的相对功率谱rPSD，并对每个脑区内的所有通道进行平均，以获得脑区-频带特征； S3、采用GAMLSS模型进行规范化建模，并识别疾病组关于特定脑区rPSD的个体偏差信息，并利用该个体偏差信息来训练LightGBM分类器，并利用该分类器内部结构来提取结构化特征向量； S4、将步骤S1中的每个片段按照设定频率分辨率划分为若干非重叠频率箱，计算各频率箱的矩阵形式的脑功能连接网络FCN，将所有频率箱的FCN沿频率维度堆叠，以此构建三维图像，并利用Swintransformer网络来提取视觉特征向量； S5、将从LightGBM分类器中提取的结构化特征向量和从Swintransformer网络中提取的视觉特征向量连接，输入到分类器中进行分类，得到AD、FTD和HC之间的三类判别。

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