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龙图腾网获悉湖南师范大学申请的专利一种基于模体驱动演化的脑区特征提取系统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：CN118866317B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202410879688.9，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种基于模体驱动演化的脑区特征提取系统是由毕夏安;沈文卓;单莹璐;黄阳俊;杨梓诚;汪裕;徐露允设计研发完成，并于2024-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于模体驱动演化的脑区特征提取系统在说明书摘要公布了：本发明提供了基于模体驱动演化的脑区特征提取系统，包通过获取目标对象的脑影像数据以及基因数据，构建初始脑区‑基因有向图；构建基于模体驱动演化模型的生成器，从所述初始脑区‑基因有向图检测预设脑部病变的模体，并根据所述模体演化的结果生成检测预设脑部病变的关键脑区‑基因有向图；构建判别器计算生成的关键脑区‑基因有向图与真实的关键脑区‑基因有向图的相似度，并根据所述相似度优化所述生成器的模型参数，相比现有技术，本发明能准确提取检测预设脑部病变的关键特征，为准确预测脑部病变提供支撑。

本发明授权一种基于模体驱动演化的脑区特征提取系统在权利要求书中公布了：1.一种基于模体驱动演化的脑区特征提取系统，其特征在于，包括： 预处理模块，用于获取目标对象的脑影像数据以及基因数据，构建初始脑区-基因有向图； 生成器，基于模体驱动演化模型构建，用于从所述初始脑区-基因有向图检测预设脑部病变的模体，并根据模体演化的结果生成检测预设脑部病变的关键脑区-基因有向图； 判别器，用于计算生成的关键脑区-基因有向图与真实的关键脑区-基因有向图的相似度，并根据所述相似度优化所述生成器的模型参数； 所述生成器包括： 模体发现与演化模块，用于检测初始基因-脑区有向图中的模体结构并进行演化； 子图划分模块，用于将计算模体的有向拓扑势场作为模体的影响范围，根据演化后每个模体的影响范围划分子图； 有向子图演化模块，用于通过模体卷积在各子图中提取模体树，并形成相应的演化子图； 演化子图融合模块，用于这些演化子图整合，形成演化后的基因-脑区有向图； 所述模体发现与演化模块包括： 模体构建单元，用于检测所述初始脑区-基因有向图的模体，并构建模体邻接矩阵以及模体记录矩阵； 模体筛选单元，用于从所述模体邻接矩阵中筛选有向拓扑势最大的目标模体，并用所述目标模体更新模体记录矩阵； 第一更新单元，基于模体内节点在模体内进行信息传递，更新模体内节点特征信息矩阵； 第二更新单元，基于更新后节点的特征信息更新模体邻接矩阵； 第三更新单元，计算模体内新产生连边的权重信息，更新权重矩阵； 有向子图演化模块，包括： 关联度计算单元，用于计算有向子图内基因节点与模体关联度并排序，得到第一关联度序列，并将所述第一关联度序列存入模体-节点关联矩阵Sk,0，计算有向子图内脑区节点与模体关联度并排序，得到第二关联度序列，并将所述第二关联度序列存入模体-节点关联矩阵Sk,1； 模体树构建单元，用于根据所述模体-节点关联矩阵Sk,1构建模体树，连接有向子图内基因节点，更新模体树权重矩阵连接有向子图内脑区节点，更新模体树邻接矩阵 模体树演化单元：用于基于模体树连接结构传递演化信息，更新模体树节点特征矩阵Hk，基于节点更新特征信息重新计算连边，更新演化子图权重矩阵

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