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龙图腾网获悉南通大学申请的专利基于动态脉冲神经网络的脑疾病结构-功能耦合分析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：CN119833122B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202510041745.0，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权基于动态脉冲神经网络的脑疾病结构-功能耦合分析方法是由黄嘉爽;魏少龙;丁卫平;鞠恒荣;程纯;姜舒;饶浩楠;戚晓雨;苏展设计研发完成，并于2025-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态脉冲神经网络的脑疾病结构-功能耦合分析方法在说明书摘要公布了：本发明提供了基于动态脉冲神经网络的脑疾病结构‑功能耦合分析方法，属于智能辅助医疗诊断技术领域，有效解决了现有结构‑功能耦合分析方法在捕捉大脑动态变化、非线性耦合特性以及整合多模态数据方面的不足的技术问题。其技术方案为：首先构建动态脉冲神经网络模型；接着从原始fMRI时间序列中提取脉冲结构连接矩阵；然后从功能脑网络中提取脉冲功能连接矩阵，并将其输入到脉冲耦合池化模块得到脉冲结构‑功能耦合；最后将得到的耦合信息输入到分类层获得疾病识别结果。本发明的有益效果为：本发明的显著优势在于为脑疾病研究提供了全新的分析工具和视角，推动了对脑疾病神经机制的深入理解，并且在临床应用中展现出广泛的应用潜力。

本发明授权基于动态脉冲神经网络的脑疾病结构-功能耦合分析方法在权利要求书中公布了：1.基于动态脉冲神经网络的脑疾病结构-功能耦合分析方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采用带有无限脉冲响应IIR滤波器的LeakyIntegrate-and-Fire脉冲神经元构建动态脉冲神经网络DSNN模型，令Axon·表示将脉冲传输到下一个神经元的操作，令表示神经元更新膜电位和发放脉冲的行为，因此，IIR滤波器模拟的DSNN模型分为Axon·和操作； S2、从功能磁共振成像fMRI中提取原始的功能时间序列信息，令表示fMRI的时间序列矩阵，N对应大脑区域的节点集个数，T对应时间序列长度，将Gfc作为DSNN的功能输入，通过Axon·和操作获得脉冲功能连接矩阵FC； S3、从扩散张量成像DTI中提取结构脑网络，令表示结构脑网络的邻接矩阵，N对应大脑区域的节点集个数，然后使用由Kawahara提出的边到边卷积E2E，边到节点卷积E2N操作获取结构脑网络信息特征图，记结构脑网络经过E2E卷积后的特征图为经过E2N卷积后的特征图为其中C1和C2表示两种卷积操作的滤波器数量，最后将经过E2E和E2N卷积操作后的结构脑网络特征图Gsc作为DSNN的结构输入，通过线性网络和操作获得脉冲结构连接矩阵SC； S4、构建脉冲耦合池化SCP模块，将脉冲矩阵FC和矩阵SC输入到SCP模块以求得脉冲结构-功能SC-FC耦合，最终通过线性网络和操作，得到每个输出神经元随时间发出的脉冲它是一个随时间变化的向量，其中m是输出类别的数量； S5、输入到分类层，通过计算每个输出神经元的最大脉冲计数以获得预测类别，并将预测类别与真实类别的交叉熵损失作为损失函数进行训练，获得一个基于脉冲结构-功能耦合的脑疾病精确识别模型。

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