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龍圖騰網(wǎng)恭喜深圳先進(jìn)技術(shù)研究院申請(qǐng)的專利基于弱監(jiān)督對(duì)比學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)成癮神經(jīng)環(huán)路生成方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114403845B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-27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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202111662370.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：A61B5/055；該發(fā)明授權(quán)基于弱監(jiān)督對(duì)比學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)成癮神經(jīng)環(huán)路生成方法及系統(tǒng)是由王書強(qiáng);宮長(zhǎng)威設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-12-31向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于弱監(jiān)督對(duì)比學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)成癮神經(jīng)環(huán)路生成方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種基于弱監(jiān)督對(duì)比學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)成癮神經(jīng)環(huán)路生成方法及系統(tǒng)，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域；其中，生成方法包括：基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將多組fMRI的體素降維到腦區(qū)節(jié)點(diǎn)屬性，并根據(jù)所述腦區(qū)節(jié)點(diǎn)屬性生成包含時(shí)間序列的多組動(dòng)態(tài)腦連接圖；提取每個(gè)所述動(dòng)態(tài)腦連接圖中腦連接的時(shí)空特征；將時(shí)空特征輸入異常連接檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)，基于對(duì)比學(xué)習(xí)計(jì)算腦連接的異常概率，并獲取各時(shí)刻異常概率最大的腦連接；根據(jù)神經(jīng)科學(xué)先驗(yàn)知識(shí)和異常概率最大的腦連接，生成動(dòng)態(tài)成癮神經(jīng)環(huán)路。直接將fMRI影像輸入模型中，免去了冗余且復(fù)雜的預(yù)處理計(jì)算。通過(guò)對(duì)比學(xué)習(xí)，獲得不同樣本腦連接的差異性，并結(jié)合少量神經(jīng)科學(xué)先驗(yàn)知識(shí)，揭示成癮神經(jīng)環(huán)路機(jī)制，易于訓(xùn)練，且精度高。

本發(fā)明授權(quán)基于弱監(jiān)督對(duì)比學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)成癮神經(jīng)環(huán)路生成方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于弱監(jiān)督對(duì)比學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)成癮神經(jīng)環(huán)路生成方法，其特征在于，包括：基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將多組fMRI影像的體素降維到腦區(qū)節(jié)點(diǎn)屬性，并根據(jù)所述腦區(qū)節(jié)點(diǎn)屬性生成包含時(shí)間序列的多組動(dòng)態(tài)腦連接圖；其中，每組fMRI影像包括預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)以固定頻率采集的多張fMRI影像；提取每個(gè)所述動(dòng)態(tài)腦連接圖中腦連接的時(shí)空特征；將所述時(shí)空特征輸入異常連接檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)，基于對(duì)比學(xué)習(xí)計(jì)算腦連接的異常概率，并獲取各時(shí)刻異常概率最大的腦連接；根據(jù)神經(jīng)科學(xué)先驗(yàn)知識(shí)和各時(shí)刻所述異常概率最大的腦連接，生成動(dòng)態(tài)成癮神經(jīng)環(huán)路。

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