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龍圖騰網(wǎng)恭喜大連理工大學(xué)申請的專利一種基于L₁-L₂范數(shù)的單被試復(fù)數(shù)fMRI數(shù)據(jù)稀疏分解方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN116071448B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-23發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202211658032.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T11/00；該發(fā)明授權(quán)一種基于L₁-L₂范數(shù)的單被試復(fù)數(shù)fMRI數(shù)據(jù)稀疏分解方法是由林秋華;呂敦沛設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-12-22向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于L₁-L₂范數(shù)的單被試復(fù)數(shù)fMRI數(shù)據(jù)稀疏分解方法在說明書摘要公布了：一種基于L1?L2范數(shù)的單被試復(fù)數(shù)fMRI數(shù)據(jù)稀疏分解方法，屬于生物醫(yī)學(xué)信號處理領(lǐng)域。本發(fā)明采用一種在稀疏性上更接近L0范數(shù)的L1?L2范數(shù)，即L1范數(shù)與L2范數(shù)的差值，對空間激活成分進行約束，實現(xiàn)單被試復(fù)數(shù)fMRI數(shù)據(jù)的高性能稀疏分解，以進一步對大腦空間成分進行消噪，提取有用的激活圖。具體采用了復(fù)數(shù)fMRI數(shù)據(jù)的秩?1分解模型，以及DCA、ADMM、增廣拉格朗日乘子法等方法，獲得了本發(fā)明的更新公式和實現(xiàn)步驟。以一個健康被試靜息態(tài)復(fù)數(shù)fMRI數(shù)據(jù)分解為例，與cDL方法相比，本發(fā)明的DMN成分和AUD成分的相關(guān)系數(shù)分別提升了8.8％和20％，有效體素占比分別提升了120％和96.7％，為腦認知和腦疾病研究提供了新方法。

本發(fā)明授權(quán)一種基于L₁-L₂范數(shù)的單被試復(fù)數(shù)fMRI數(shù)據(jù)稀疏分解方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于L1-L2范數(shù)的單被試復(fù)數(shù)fMRI數(shù)據(jù)稀疏分解方法，其特征在于，令表示單被試復(fù)數(shù)fMRI數(shù)據(jù)，V是腦內(nèi)體素的個數(shù)，T是時間點個數(shù)；復(fù)數(shù)fMRI數(shù)據(jù)的秩-1分解模型為： 其中K是成分個數(shù)；是SM矩陣，S的K行包含K個空間激活成分矢量是TC矩陣，D的K列包含K個時間過程成分矢量首先，對第k個空間激活成分sk引入基于L1-L2范數(shù)的稀疏約束，k＝1,…,K，構(gòu)建單被試復(fù)數(shù)fMRI數(shù)據(jù)的稀疏分解模型如下： 式中，“‖·‖F(xiàn)”、“‖·‖1”、“‖·‖2”分別為LF范數(shù)、L1范數(shù)和L2范數(shù)；λ是稀疏約束參數(shù)；Ek定義為： 接著，采用凸差算法DifferenceofConvexAlgorithm，DCA求解式2的L1-L2范數(shù)如下： 其中，“”表示內(nèi)積，n代表DCA算法循環(huán)迭代指針， 是‖sk‖2在處的次梯度l代表交替方向乘子法AlternatingDirectionMethodofMultipliers，ADMM算法求解sk、dk的循環(huán)迭代指針；應(yīng)用初始化保障對式4，采用ADMM算法進行求解如下： 式中，是的對偶變量；進一步，采用增廣拉格朗日乘子法，由式6得到拉格朗日函數(shù)如下： 式中，是拉格朗日乘子，δ是懲罰參數(shù)；結(jié)合式3、式7，運用代數(shù)方法更新sk、運用軟閾值方法更新對偶乘子zk，運用sk與sk差值更新步長μk，運用代數(shù)方法更新dk；得到以下更新公式： 其中，sign表示符號函數(shù)，⊙表示矢量點乘，表示V維全1矢量； 根據(jù)式8，計算ADMM算法更新誤差： 令計算DCA算法更新誤差： 結(jié)合式1，可得到更新之后的空間激活成分矩陣S＝{s1,s2,…,sK}H與時間過程成分矩陣D＝{d1,d2,…,dK}；迭代更新的停止條件有二：一是計算誤差εiter如下： εiter小于預(yù)設(shè)門限即可停止迭代；二是根據(jù)最大迭代次數(shù)Ntotal進行判斷，迭代次數(shù)超過Ntotal則停止迭代；另外，對式3的Ek進行奇異值分解SingularValueDecomposition，SVD，得到最大奇異值σ及其對應(yīng)的左奇異矢量u和右奇異矢量v，初始化sk與dk如下： s k＝σv15dk＝u16。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人大連理工大學(xué)，其通訊地址為：116024 遼寧省大連市甘井子區(qū)凌工路2號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。