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龙图腾网获悉湖南师范大学申请的专利脑区-基因网络在医疗大模型中的特征传播方法及系统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：CN121545723B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202610064152.0，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权脑区-基因网络在医疗大模型中的特征传播方法及系统是由毕夏安;陈大猷;陈文丽;王杰;徐露允设计研发完成，并于2026-01-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本脑区-基因网络在医疗大模型中的特征传播方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及医疗大模型技术领域，公开一种脑区‑基因网络在医疗大模型中的特征传播方法及系统，以提高模型的整体性能。本发明方法包括：确定脑区‑基因网络的点‑边邻域矩阵、边‑面邻域矩阵、初始的节点特征信息矩阵、初始的边特征信息矩阵和初始的面特征信息矩阵；然后保持点‑边邻域矩阵、边‑面邻域矩阵不变，对节点特征信息矩阵、边特征信息矩阵和面特征信息矩阵根据目标迭代总数依次进行迭代处理，单次迭代的特征传播过程包括点‑边、边‑面的升维过程及反向先由面‑边、再由边‑点的降维过程；最后根据迭代终止后的节点特征信息矩阵、边特征信息矩阵和面特征信息矩阵进行特征的拼接和分类处理。

本发明授权脑区-基因网络在医疗大模型中的特征传播方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种脑区-基因网络在医疗大模型中的特征传播方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、确定脑区-基因网络的点-边邻域矩阵、边-面邻域矩阵、初始的节点特征信息矩阵、初始的边特征信息矩阵和初始的面特征信息矩阵；其中，面代表三条首尾相接的边所围的内部区域，脑区-基因网络中各节点的特征维数一致； S2、保持点-边邻域矩阵、边-面邻域矩阵不变，对节点特征信息矩阵、边特征信息矩阵和面特征信息矩阵根据目标迭代总数依次进行迭代处理，单次迭代的特征传播过程包括点-边、边-面的升维过程及反向先由面-边、再由边-点的降维过程；具体包括： S21、根据第次迭代完成时的节点特征信息矩阵以及点-边邻域矩阵的转置更新第次迭代完成时的边特征信息矩阵，以得到升维传播后作为中间态的边特征信息矩阵，计算公式具体为： ；其中，上标代表当前的迭代次数，上标为转置运算符，代表第次迭代过程中的点-边信息传播中的学习矩阵，为升维信息调控比例参数，“”代表哈达玛积运算，“”代表乘法运算； S22、将连边中蕴含的结构特征信息向面结构进行传播；计算公式具体为： ；其中，代表第次迭代过程中的边-面信息传播中的学习矩阵；代表第次迭代过程中升维后的面特征信息矩阵；代表第次迭代过程中升维后的面特征信息矩阵； S23、基于更新后的面特征信息矩阵反向降维以更新边特征信息矩阵，计算公式具体为：；其中，代表第次迭代过程中的面-边信息传播中的学习矩阵；为降维信息调控比例参数；为第次迭代完成时的边特征信息矩阵； S24、将连边中整合后的结构信息向节点层级回传，实现边到点的特征信息降维传播，计算公式具体为：；其中，代表第次迭代过程中的边-点信息传播中的学习矩阵；第次迭代完成时的节点特征信息矩阵； S3、根据迭代终止后的节点特征信息矩阵、边特征信息矩阵和面特征信息矩阵进行特征的拼接和分类处理。

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