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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种基于局部和全局时空特征相结合的轻度认知障碍检测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：CN119132605B 。

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：202411266831.3，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种基于局部和全局时空特征相结合的轻度认知障碍检测方法是由汪洁;吴洛煌;匡湖林设计研发完成，并于2024-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于局部和全局时空特征相结合的轻度认知障碍检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于局部和全局时空特征相结合的轻度认知障碍检测方法。近年来，利用大脑功能连接状态进行轻度认知障碍检测已经取得了一定的成效，然而现有的检测方法提取和融合时空特征的方式较为简单。本发明提出了一种自适应脑区信号分段方法，我们将脑区信号分段视作高斯分布的最大似然估计问题，根据不同的脑连接状态自适应地分为不同的片段，克服了滑动窗口分段方法无法准确分段的问题。本发明提出了一种融合局部和全局时空特征的图Transformer框架，所设计的框架能够有效地对局部和全局时空特征进行建模，从而实现准确的轻度认知障碍检测。实验结果表明，我们的方法能够充分地利用局部与全局的时空信息对轻度认知障碍进行准确检测。

本发明授权一种基于局部和全局时空特征相结合的轻度认知障碍检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于局部和全局时空特征相结合的轻度认知障碍检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：对数据集中的功能磁共振影像数据进行预处理，并划分为训练集和测试集； 步骤2：使用自适应脑区信号分段模块对步骤1得到的每个受试者的脑区BOLD信号进行分段；所述的自适应脑区信号分段模块由信号分段模块和片段选择模块组成，其中信号分段模块根据每个信号点与脑连接状态的对应关系，将整段脑区信号自适应地分成多个片段，片段选择模块用于将对应冗余脑连接状态的片段进行剔除，以避免冗余数据导致的过拟合，另外，所述的信号分段模块基于多元高斯分布和贪婪高斯分段算法进行分段，所述的信号分段模块把每个时间点的全脑信号向量视作服从一个多元高斯分布，将分段算法视作连续序列上添加分割点，使得各连续片段内部属于同一分布的极大似然问题，所述的片段选择模块使用JS散度表征片段之间的差异性，任一片段与其余所有片段的JS散度之和为该片段的独特性，使用Topk方法选择独特性最高的多个片段， 步骤3：使用局部时空特征聚合模块提取步骤2选择的片段的空间特征与时间特征，并利用时间特征指导空间特征的聚合； 步骤4：使用全局时间编码模块对步骤2得到的脑区信号片段的全局时变关系进行建模，并以位置编码的形式与步骤3得到的每个片段的局部时空特征进行融合； 步骤5：将步骤4得到的每个受试者的嵌入和步骤1得到的每个受试者的人口学数据输入到群体图网络中进行训练； 步骤6：将训练好的网络在步骤1划分的测试集上进行测试，得到测试集上的检测结果。

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