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龍圖騰網(wǎng)恭喜哈爾濱工業(yè)大學(xué)(深圳)(哈爾濱工業(yè)大學(xué)深圳科技創(chuàng)新研究院)申請的專利一種基于rTMS的腦功能動態(tài)預(yù)測裝置、設(shè)備及介質(zhì)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：CN119920436B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-06-13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：202510405073.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G16H40/63；該發(fā)明授權(quán)一種基于rTMS的腦功能動態(tài)預(yù)測裝置、設(shè)備及介質(zhì)是由葉辰飛;馬婷;凌建杰;張耀尹;侯天語;祝一帆設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-04-02向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于rTMS的腦功能動態(tài)預(yù)測裝置、設(shè)備及介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供了一種基于rTMS的腦功能動態(tài)預(yù)測裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及腦數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，裝置用于獲取多模態(tài)磁共振成像數(shù)據(jù)，并進行預(yù)處理，生成BOLD時間序列；對BOLD時間序列進行希爾伯特變換，確定不同腦區(qū)之間同一時間點的相位相干性矩陣；對相位相干性矩陣進行加權(quán)特征向量動力學(xué)分析，生成加權(quán)特征向量；對加權(quán)特征向量進行聚類分析，生成功能連接腦狀態(tài)聚類數(shù)據(jù)；確定功能連接腦狀態(tài)聚類數(shù)據(jù)與Yeo靜息態(tài)網(wǎng)絡(luò)的相似性，并生成功能連接腦網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)；確定功能連接腦網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)之間的狀態(tài)變化數(shù)據(jù)，生成狀態(tài)轉(zhuǎn)換概率矩陣；根據(jù)轉(zhuǎn)換概率矩陣與腦指標(biāo)，生成rTMS預(yù)測結(jié)果。本發(fā)明可以提高預(yù)測效率。

本發(fā)明授權(quán)一種基于rTMS的腦功能動態(tài)預(yù)測裝置、設(shè)備及介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于rTMS的腦功能動態(tài)預(yù)測裝置，其特征在于，包括： 獲取模塊，用于獲取rTMS用戶的多模態(tài)磁共振成像數(shù)據(jù)，其中，所述多模態(tài)磁共振成像數(shù)據(jù)包括多個時間點的結(jié)構(gòu)MRI數(shù)據(jù)和靜息態(tài)fMRI數(shù)據(jù)； 處理模塊，用于對所述多模態(tài)磁共振成像數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，生成BOLD時間序列； 相位模塊，用于對所述BOLD時間序列進行希爾伯特變換，確定所述rTMS用戶每個腦區(qū)的BOLD信號相位，并根據(jù)所述BOLD信號相位，確定不同所述腦區(qū)之間同一時間點的相位相干性矩陣； 加權(quán)模塊，用于對所述相位相干性矩陣進行加權(quán)特征向量動力學(xué)分析，生成加權(quán)特征向量； 聚類模塊，用于對所述加權(quán)特征向量進行聚類分析，生成功能連接腦狀態(tài)聚類數(shù)據(jù)； 相似模塊，用于確定所述功能連接腦狀態(tài)聚類數(shù)據(jù)與Yeo靜息態(tài)網(wǎng)絡(luò)的相似性，并基于所述相似性，生成功能連接腦網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)； 變化模塊，用于確定相鄰兩個時間點的所述功能連接腦網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)之間的狀態(tài)變化數(shù)據(jù)，并基于所述狀態(tài)變化數(shù)據(jù)，生成狀態(tài)轉(zhuǎn)換概率矩陣； 預(yù)測模塊，用于根據(jù)所述轉(zhuǎn)換概率矩陣與腦指標(biāo)，生成rTMS預(yù)測結(jié)果； 所述加權(quán)模塊包括公式單元； 所述公式單元用于采用加權(quán)特征向量動力學(xué)分析公式，對所述相位相干性矩陣進行加權(quán)特征向量動力學(xué)分析，生成所述加權(quán)特征向量，所述加權(quán)特征向量動力學(xué)分析公式包括： ； 其中，為所述加權(quán)特征向量，和分別為所述相位相干性矩陣中的兩個非零特征值，和分別為與和對應(yīng)的特征向量。

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)人哈爾濱工業(yè)大學(xué)(深圳)(哈爾濱工業(yè)大學(xué)深圳科技創(chuàng)新研究院)，其通訊地址為：518055 廣東省深圳市南山區(qū)桃源街道深圳大學(xué)城哈爾濱工業(yè)大學(xué)校區(qū)；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)”。