中国科学院深圳先进技术研究院王书强获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院深圳先进技术研究院申请的专利知识和数据驱动的脑网络计算方法、装置、电子设备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：CN116188366B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202211548788.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权知识和数据驱动的脑网络计算方法、装置、电子设备及存储介质是由王书强;孔恒;陈绪行;潘治文设计研发完成，并于2022-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。
本知识和数据驱动的脑网络计算方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种知识和数据驱动的脑网络计算方法及装置，所述方法包括：获取样本的脑影像，根据先验知识构造脑区掩膜，对脑影像中的各个脑区进行定位，得到脑影像中各个脑区的影像；通过多个基于空间注意力的特征提取模块提取各个脑区影像的拓扑特征；学习各个脑区影像的拓扑特征之间的连接关系，基于拓扑特征和连接关系构建脑网络，所述脑网络由节点和边构成，所述节点表示各个脑区，所述边表示各个脑区之间的脑连接强度；根据脑网络预测样本疾病类别，得到疾病相关信息约束脑网络的分布，使得脑网络包含更多疾病特征和连接，对脑网络进行优化。本发明解决了现有脑网络计算方法适用范围小，兼容性差，主观性强，计算成本高，效率和准确率低的问题。
本发明授权知识和数据驱动的脑网络计算方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种知识和数据驱动的脑网络计算方法，其特征在于，所述方法包括： 获取样本的脑影像，根据先验知识构造脑区掩膜，对所述脑影像中的各个脑区进行定位，得到所述脑影像中各个脑区的影像； 通过多个基于空间注意力的特征提取模块逐级提取所述各个脑区影像的拓扑特征； 学习所述各个脑区影像的拓扑特征之间的连接关系，基于所述拓扑特征和连接关系构建脑网络，所述脑网络由节点和边构成，所述节点表示各个脑区，所述边表示各个脑区之间的脑连接强度； 根据脑网络预测样本疾病类别，得到疾病相关信息，基于所述疾病相关信息约束脑网络的分布，使得脑网络包含更多疾病特征和连接，对脑网络进行优化，其中包括获取脑网络中的高维拓扑特征；将多个高维拓扑特征拼接得到分类特征，根据所述分类特征对所述样本进行疾病类别预测，得到疾病相关信息，基于所述疾病相关信息约束脑网络的分布，使得脑网络包含更多疾病特征和连接，对脑网络进行优化。
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