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龙图腾网获悉成都布鲁奥森信息科技有限责任公司申请的专利基于脑网络动态重构的卒中后认知障碍智能评估方法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：CN120280157B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202510748417.4，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权基于脑网络动态重构的卒中后认知障碍智能评估方法是由姜博;张柏扬;姚跃;谢进军;李明廷;周群力;叶亮设计研发完成，并于2025-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于脑网络动态重构的卒中后认知障碍智能评估方法在说明书摘要公布了：本发明涉及医疗保健信息学技术领域，公开一种基于脑网络动态重构的卒中后认知障碍智能评估方法，包括：获取患者多模态脑影像数据，通过神经血管耦合模型动态补偿血流动力学延迟与白质传导速度差异，实现功能与结构信号的精准时空对齐；基于对齐数据构建脉冲神经网络动态熵变模型，将功能连接强度变化编码为脉冲发放序列，提取Gamma波段同步增强等代偿特征；采用能量最优传输模型约束脑网络重构合理性，生成代偿热力图；通过脉冲时序压缩编码实现边缘端实时计算。本发明避免传统静态分析的局限，通过脉冲编码技术使算法在嵌入式设备上达到微秒级响应，为基层医院提供可靠的卒中康复评估工具。

本发明授权基于脑网络动态重构的卒中后认知障碍智能评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于脑网络动态重构的卒中后认知障碍智能评估方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，获取卒中后患者的多模态脑影像数据，所述多模态脑影像数据至少包括功能磁共振成像fMRI的血氧水平依赖BOLD信号数据和弥散张量成像DTI的白质纤维追踪数据； 步骤2，针对多模态脑影像数据，采用延迟自适应对齐算法，在非均匀时间轴上动态匹配BOLD信号数据和白质纤维追踪数据，具体包括：构建神经血管耦合模型，基于所述神经血管耦合模型动态估计并校正由血流动力学延迟和白质纤维传导速度差异引起的跨模态时间轴不对齐，生成时空对齐的多模态脑影像数据流； 步骤3，基于时空对齐的多模态脑影像数据流，构建脉冲神经网络SNN动态熵变模型，以编码卒中后脑网络重构的时序振荡特性，具体包括：将脑网络节点间的动态功能连接强度变化编码为SNN的脉冲发放序列，通过分析脉冲发放序列的膜电位振荡特性，提取表征代偿路径稳定性和资源消耗效率的时序熵变特征； 步骤4，基于时空对齐的多模态脑影像数据流，构建能量最优传输模型，以约束卒中后脑网络动态重构的合理性，具体包括：将脑网络动态重构过程建模为能量最优传输问题，引入神经血管耦合方程作为约束条件，计算关键枢纽节点的重构效率和资源分配合理性，生成反映代偿路径资源分配情况的代偿热力图； 步骤5，采用脉冲时序压缩编码STCE技术，对SNN的脉冲发放序列进行稀疏化处理，生成稀疏事件流，并在边缘端嵌入式芯片上基于稀疏事件流实时重构时序熵变特征和代偿热力图，实现卒中后认知障碍的快速智能评估。

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