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龍圖騰網恭喜深圳先進技術研究院申請的專利結構-功能腦網絡雙向映射模型構建方法及腦網絡雙向映射模型獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114242236B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-01發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111556672.7，技術領域涉及：G16H50/20；該發明授權結構-功能腦網絡雙向映射模型構建方法及腦網絡雙向映射模型是由王書強;丁陳設計研發完成，并于2021-12-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本結構-功能腦網絡雙向映射模型構建方法及腦網絡雙向映射模型在說明書摘要公布了：本發明涉及一種結構?功能腦網絡雙向映射構建方法及腦網絡雙向映射模型，方法包括，構建特征預處理模塊，得到腦結構網絡和腦功能網絡；構建結構特征提取模塊和功能特征提取模塊，得到大腦的結構特征和功能特征；構建結構分類器模塊和功能分類器模塊，得到基于結構特征的病情分類結果和基于功能特征的病情分類結果；構建結構?功能雙向映射網絡，對腦結構網絡和腦功能網絡進行雙向映射；利用預處理后的所述腦結構網絡和腦功能網絡的數據集，對構建的結構特征提取模塊和功能特征提取模塊、結構分類器模塊和功能分類器模塊及結構?功能雙向映射網絡進行訓練學習。使得構建的腦網絡模型有助于揭示大腦結構和功能之間復雜關系。

本發明授權結構-功能腦網絡雙向映射模型構建方法及腦網絡雙向映射模型在權利要求書中公布了：1.一種結構-功能腦網絡雙向映射模型構建方法，其特征在于，具體方法包括，構建特征預處理模塊，所述特征預處理模塊用于基于指定類型病患的腦結構模態影像和腦功能模態影像，對所述腦結構模態影像進行預處理得到包括對應節點特征和邊信息的腦結構網絡，對所述腦功能模態影像進行預處理得到包括對應節點特征和邊信息的腦功能網絡；構建結構特征提取模塊和功能特征提取模塊，所述結構特征提取模塊用于基于循環圖卷積算法，對腦結構網絡進行特征提取，得到大腦的結構特征；所述功能特征提取模塊用于基于循環圖卷積算法，對腦功能網絡進行特征提取，得到大腦的功能特征；構建結構分類器模塊和功能分類器模塊，所述結構分類器模塊用于基于所述大腦的結構特征對患者進行病情診斷得到基于結構特征的病情分類結果，以實現對結構特征提取模塊的訓練；所述功能分類器基于所述的大腦的功能特征對患者進行病情診斷得到基于功能特征的病情分類結果，以實現對功能特征提取模塊的訓練；構建結構-功能雙向映射網絡，基于所述大腦的結構特征和功能特征，利用結構生成器模塊、功能生成器模塊、結構判別器模塊和功能判別器模塊對腦結構網絡和腦功能網絡進行雙向映射；利用預處理后的所述腦結構網絡和腦功能網絡的數據集，對構建的結構特征提取模塊和功能特征提取模塊、結構分類器模塊和功能分類器模塊及結構-功能雙向映射網絡進行訓練學習；所述腦結構模態影像包括DTI和sMRI模態影像；所述腦功能模態影像包括fMRI和PET模態影像；所述對所述腦結構模態影像進行預處理得到包括對應節點特征和邊信息的腦結構網絡包括：對腦部DTI模態影像進行預處理，得到腦白質的纖維束圖像，并將所述纖維束圖像映射到腦區劃分模板，將大腦皮層及皮下組織劃分為M個腦區，結合所述M個腦區完成DTI腦結構網絡的構建；對腦部sMRI模態影像進行預處理，將sMRI腦模態影像圖像映射到腦區劃分模板，得到M個腦區的腦灰質密度，結合M個腦區的腦灰質密度完成sMRI腦結構網絡的構建；所述對所述腦功能模態影像進行預處理得到包括對應節點特征和邊信息的腦功能網絡包括：對腦部fMRI模態影像進行預處理，將fMRI模態影像圖像映射到腦區劃分模板，得到M個腦區的時間序列，結合此M個腦區的時間序列完成fMRI腦功能網絡的構建；對腦部PET進行預處理，將PET模態影像圖像映射到腦區劃分模板，得到M個腦區中含有標記的包括蛋白質以及葡萄糖的物質含量；在所述結構特征提取模塊和功能特征提取模塊中，基于循環圖卷積公式 進行特征提取；其中，*是循環圖卷積運算符，⊙是Hardmard乘積，是對g進行某種變換，同理，是對x進行相同的變換，而UT...是對進行逆變換，運算形式見下：設A∈Rn1×n2×3和F∈Rn2×n4×3,其中，U是對應的變換形式，UH是逆變換；基于循環圖卷積算法，將DTI腦結構網絡的節點信息N1和邊連接信息E1及sMRI腦結構網絡的節點信息N3和邊連接信息E3作為腦結構一組，將fMRI腦功能網絡的節點信息N2和邊連接信息E2及PET腦功能網絡的節點信息N4和邊信息E4作為腦功能一組，然后使用兩個特征提取模塊分別一一對應提取大腦的結構特征N1’，N3’和功能特征N2’，N4’。

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