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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利深部脑刺激手术疗效的预测系统、介质及设备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：CN120032892B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202411830696.0，技术领域涉及：G16H50/50；该发明授权深部脑刺激手术疗效的预测系统、介质及设备是由耿博文;李岩;冯皓;王守岩设计研发完成，并于2024-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本深部脑刺激手术疗效的预测系统、介质及设备在说明书摘要公布了：本申请是关于一种深部脑刺激手术疗效的预测系统、介质及设备，具体涉及医疗技术领域。该系统包括：数据获取模块，用于采集目标对象在术前的脑电数据、多模态神经影像数据；采集目标对象在目标深部脑刺激手术方案下的疗效评估数据；数据预处理模块，用于对脑电数据、多模态神经影像数据进行指标计算，得到特征矩阵，特征矩阵包括：脑电数据指标特征矩阵、影像学指标特征矩阵；特征融合模块，用于将特征矩阵输入自编码器模块，进行特征融合，自编码器模块用于将特征矩阵转换为潜在表示；模型训练模块，用于基于潜在表示、疗效评估数据，构建深部脑刺激手术疗效的预测模型。

本发明授权深部脑刺激手术疗效的预测系统、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种深部脑刺激手术疗效的预测系统，其特征在于，所述系统包括： 数据获取模块，用于采集目标对象在术前的脑电数据、多模态神经影像数据；采集所述目标对象在目标深部脑刺激手术方案下的疗效评估数据； 数据预处理模块，用于对所述脑电数据、多模态神经影像数据进行指标计算，得到特征矩阵，所述特征矩阵用于量化所述目标对象的意识状态水平，所述特征矩阵包括：脑电数据指标特征矩阵、影像学指标特征矩阵； 特征融合模块，用于将所述特征矩阵输入自编码器模块，进行特征融合，所述自编码器模块用于将所述特征矩阵转换为潜在表示； 模型训练模块，用于基于所述潜在表示、所述疗效评估数据，构建深部脑刺激手术疗效的预测模型，所述预测模型用于预测患者针对各种深部脑刺激手术方案的疗效，所述预测模型包括级联的：输入层、Stem层、多个移动反向瓶颈卷积模块、压缩-激励模块，所述压缩-激励模块包括级联的：全局平均池化层、全连接层、激活函数； 其中，所述输入层用于接收所述潜在表示；所述Stem层用于对所述潜在表示进行第一步特征提取，得到第一提取特征图；所述移动反向瓶颈卷积模块用于对所述第一提取特征图进行第二步特征提取，得到第二提取特征图；所述压缩-激励模块用于基于所述第二提取特征图，输出预测结果；在所述压缩-激励模块中，所述全局平均池化层用于对所述第二提取特征图进行压缩，得到通道描述符，所述全连接层用于对所述通道描述符进行通道加权，得到权重应用后特征图，所述激活函数用于将所述权重应用后特征图转换为概率输出，得到所述预测结果； 在所述数据预处理模块中，所述对所述脑电数据、多模态神经影像数据进行指标计算，得到特征矩阵，包括： 对所述脑电数据分别进行时域、频域、时频域的指标计算，得到由时域特征、频域特征、时频域特征共同构成的脑电数据指标特征矩阵； 对所述多模态神经影像数据分别进行结构磁、功能磁、扩散磁共振成像的指标计算，得到由结构磁共振特征、功能磁共振特征、扩散磁共振特征共同构成的影像学指标特征矩阵； 所述自编码器模块包括：编码器输入层、编码器隐藏层、解码器输入层、解码器隐藏层； 所述编码器输入层用于接收所述特征矩阵； 所述编码器隐藏层用于将所述特征矩阵转变为潜在表示； 所述解码器输入层用于接收所述潜在表示； 所述解码器隐藏层用于对所述潜在表示进行恢复，得到重建输出； 所述移动反向瓶颈卷积模块，包括： 第一逐点卷积模块，用于对初始的第一提取特征图进行逐点卷积，得到通道增加后的第一提取特征图； 深度卷积模块，用于对第一提取特征图的每个通道独立进行卷积，得到特征提取后的第一提取特征图； 第二逐点卷积模块，用于对特征提取后的第一提取特征图进行逐点卷积，得到通道恢复后的第一提取特征图； 跳跃连接模块，用于将初始的第一提取特征图与通道恢复后的第一提取特征图进行连接，得到所述第二提取特征图。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人复旦大学，其通讯地址为：200433 上海市杨浦区邯郸路220号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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