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龙图腾网获悉华南师大(清远)科技创新研究院有限公司申请的专利一种脑功能磁共振图像分类方法、装置、终端及存储介质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：CN115115896B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202210899485.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种脑功能磁共振图像分类方法、装置、终端及存储介质是由秦鹏民;吴航;姜刘贝;谢秋幼设计研发完成，并于2022-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种脑功能磁共振图像分类方法、装置、终端及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种脑功能磁共振图像分类方法、装置、终端及存储介质，方法包括：分别获取意识障碍患者和健康受试者的静息态功能磁共振图像；对上述数据进行预处理，并基于预设的脑图谱模板对预处理后数据进行脑区分割，得到若干脑区，提取每个脑区的平均时间序列信号；基于滑动时间窗的方法，计算脑区之间的平均时间序列信号的相关系数，并根据相关系数，构建动态功能连接矩阵，进而计算每个脑区在跨时间窗口下的动态变异系数，再结合大样本数据集构建的分类模型得到脑功能磁共振图像类别。本发明实施例计算局部脑区的动态特性，使得检测方法具有全面性，分类模型基于大样本数据集构建，可达到更准确的图像分类结果。

本发明授权一种脑功能磁共振图像分类方法、装置、终端及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种脑功能磁共振图像分类方法，其特征在于，所述方法包括： 分别获取意识障碍患者的第一静息态功能磁共振图像和健康受试者的第二静息态功能磁共振图像； 对所述第一静息态功能磁共振图像和所述第二静息态功能磁共振图像进行预处理，并基于预设的脑图谱模板对预处理后的第一静息态功能磁共振图像和第二静息态功能磁共振图像进行脑区分割，得到若干脑区，提取每个所述脑区的平均时间序列信号； 基于滑动时间窗的方法，计算脑区之间的平均时间序列信号的相关系数，并根据所述相关系数，构建动态功能连接矩阵； 基于所述动态功能连接矩阵，计算每个所述脑区在跨时间窗口下的动态变异系数，并根据每个所述脑区在跨时间窗口下的动态变异系数和基于大样本数据集构建的分类模型，得到脑功能磁共振图像类别； 所述根据所述相关系数，构建动态功能连接矩阵包括： 将每个时间窗口中脑区之间的皮尔逊相关系数作为第一矩阵； 将所有时间窗口对应的所有第一矩阵组成动态功能连接矩阵； 所述根据所述相关系数，构建动态功能连接矩阵，之后包括：将动态功能连接矩阵转换成二维矩阵，二维矩阵的第一个维度是窗口的数目，第二个维度是脑区两两之间的相关系数，计算所述动态功能连接矩阵中所述第一矩阵的上三角区域之间的相似度，得到相似性系数；基于所述相似性系数，计算每个时间窗口的动态稳定值； 对于任意两个窗口的动态功能连接矩阵，其相似性系数可以通过以下公式衡量： Stw1,tw2＝corr[TriUpperdFCtw1,TriUpperdFCtw2]， 其中，Stw1,tw2指窗口w1与窗口w2的动态功能连接矩阵上三角区域之间的相似性系数，衡量了任意两个窗口的动态功能连接矩阵上三角区域之间的相似程度，值越大，说明相似性越高；dFCtw1与dFCtw2分别指窗口w1与窗口w2下的动态功能连接矩阵，两者的相似性程度通过计算其上三角矩阵的相关系数来实现； 基于如下公式计算任一时间窗口的动态稳定值： Vdfctw1＝1-Stw1,tw2， 其中，对于任一时间窗口的动态功能连接矩阵，其动态稳定值Vdfctw1被定义为1减去该时间窗口与相邻时间窗口之间相似性系数；Vdfctw1的值越大，说明时间窗口tw1的动态稳定性越差，其功能网络结构会在下一个窗口进行转换；反之亦然；所述计算每个所述脑区在跨时间窗口下的动态变异系数，公式为： 其中，TVj即脑区j的动态变异系数，衡量了脑区在跨时间窗口下动态连接模式的稳定程度，FCw1j,:和FCw2j,:为脑区j在时间窗口w1以及时间窗口w2上的相关系数的行向量，TVj取的是1减去脑区j在任意两两窗口之间的行向量相关系数的均值，TVj值越大，说明脑区j的功能连接模式在时间维度上相似度较低，即时间变异程度越高，反之亦然； 所述对所述第一静息态功能磁共振图像和所述第二静息态功能磁共振图像进行预处理，并基于预设的脑图谱模板对预处理后的第一静息态功能磁共振图像和第二静息态功能磁共振图像进行脑区分割，得到若干脑区，提取每个所述脑区的平均时间序列信号，之前包括： 对所述第一静息态功能磁共振图像和所述第二静息态功能磁共振图像筛选，剔除所述第一静息态功能磁共振图像和所述第二静息态功能磁共振图像中脑结构发生明显形变、扭曲或者缺失的数据； 所述基于滑动时间窗的方法，计算脑区之间的平均时间序列信号的相关系数包括： 获取所述滑动时间窗的窗口大小和窗口步长，滑动时间窗口的窗口大小和窗口步长为人为设置并输入至系统； 基于所述窗口大小和所述窗口步长，采用规则为重合或者不重合的方式将每个所述脑区的平均时间序列信号划分为若干时间窗口； 针对每个时间窗口，计算每个时间窗口中脑区之间的皮尔逊相关系数； 在任一窗口中，两两脑区之间的皮尔逊相关系数通过如下公式计算得到： 其中，x和y分别为两个脑区，n为脑区的个数，r的取值在-1到1，取值越接近-1，表明两个脑区之间表现出负相关，反之，越接近1，表明脑区之间表现出正相关； 所述根据每个所述脑区在跨时间窗口下的动态变异系数和基于大样本数据集构建的分类模型，得到脑功能磁共振图像类别包括： 获取数据样本； 分类模型为二分类器，基于sklearn工具包，使用支持向量机分类算法，将各个脑区在跨时间窗口下的动态变异系数作为分类特征向量，用于训练二类分类器，使之能够区分意识障碍患者还是健康受试者； 在二分类器训练之前，基于统计比较对特征进行筛选；在二分类器训练过程中，基于获取的数据样本，将健康受试者样本的特征向量标记为1，意识障碍患者样本的特征向量标记为2，使用线性支持向量机进行模型训练和测试；使用留一交叉验证法对二类分类器效果进行验证，依次拿出一个数据样本作为测试集，剩余的数据作为训练集；若二分类器正确将健康受试者样本判断为类别1，以及将意识障碍患者样本判断为类别2，则为正确区分；以所有交叉验证测试的正确率均值作为二分类器分类的正确率。

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