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龙图腾网获悉深圳市曦嘉医疗科技有限责任公司申请的专利一种脑图数据的异常区域识别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：CN120472180B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202510559840.X，技术领域涉及：G06V10/40；该发明授权一种脑图数据的异常区域识别方法是由李依依设计研发完成，并于2025-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种脑图数据的异常区域识别方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种脑图数据的异常区域识别方法，包括：获取目标对象的脑图数据，其中，脑图数据包括目标对象的大脑中M个脑区的时间序列数据和连接强度矩阵；对脑图数据中M个脑区的时间序列数据进行滑窗分析，确定出K组时变连接矩阵；基于K组时变连接矩阵，进行统计特征提取和动态特征提取，确定出每个脑区的统计特征和动态波动特征；基于每个脑区的统计特征和动态波动特征，确定出每个脑区的输入数据；将每个脑区的输入数据输入至异常区域识别模型中，得到异常区域识别模型输出的异常区域识别结果。本方案能够通过分析目标对象的脑图数据中各脑区的连接功能，检测是否存在异常脑区。

本发明授权一种脑图数据的异常区域识别方法在权利要求书中公布了：1.一种脑图数据的异常区域识别方法，其特征在于，包括： 获取目标对象的脑图数据，其中，脑图数据包括目标对象的大脑中M个脑区的时间序列数据和连接强度矩阵，连接强度矩阵用于在确定动态波动特征中使用； 对脑图数据中M个脑区的时间序列数据进行滑窗分析，确定出K组时变连接矩阵； 基于K组时变连接矩阵，进行统计特征提取和动态特征提取，确定出每个脑区的统计特征和动态波动特征； 基于每个脑区的统计特征和动态波动特征，确定出每个脑区的输入数据； 将每个脑区的输入数据输入至异常区域识别模型中，得到异常区域识别模型输出的异常区域识别结果； 脑图数据中M个脑区的时间序列数据包含T个时间节点的数据，对脑图数据中M个脑区的时间序列数据进行滑窗分析，确定出K组时变连接矩阵，包括： 将滑动窗口的长度设置为30秒，步长10秒，共计确定出K个窗口数据； 针对第个窗口数据： 计算窗口数据中第个脑区和第个脑区的相关系数，确定出第个窗口数据中第个脑区和第个脑区对应的一组相关系数； 基于窗口数据中每两个脑区之间的一组相关系数，形成第个窗口数据对应的一组时变连接矩阵； 计算窗口数据中第个脑区和第个脑区的相关系数，确定出第个窗口数据中第个脑区和第个脑区对应的一组相关系数，包括： 针对第个窗口数据中第个脑区： 采用以下公式计算第个脑区与第个脑区的一组相关系数： ， 其中，表示第个窗口数据中第个脑区和第个脑区的相关系数，包含四个属性数据，分别为0节点滞后相关系数、1节点滞后相关系数、2节点滞后相关系数和3节点滞后相关系数，为第个窗口数据的时间节点数量，为窗口数据中第个脑区在时间节点时的信号值，为窗口数据中第个脑区在各时间节点的信号平均值，为窗口数据中第个脑区在时间节点时的信号值，为窗口数据中第个脑区在各时间节点的信号平均值，为窗口数据中第个脑区在时间节点时的信号值，为窗口数据中第个脑区在时间节点时的信号值，为窗口数据中第个脑区在时间节点时的信号值。

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