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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种脑皮层表面形态学高阶特征提取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：CN116778287B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202310714338.2，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种脑皮层表面形态学高阶特征提取方法是由王训恒;马泽锐;范明;厉力华设计研发完成，并于2023-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种脑皮层表面形态学高阶特征提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种脑皮层表面形态学高阶特征提取方法，该方法首先获取脑部磁共振T1结构像数据，对于个体的脑部磁共振T1加权结构像数据，使用开源磁共振数据处理工具包进行脑皮层表面重建；其次获取脑皮层表面顶点原始形态学特征，构建脑皮层表面形态学顶点节点强度，得到即高阶特征。然后基于皮层顶点形态学高阶特征构建脑区级复杂网络，得到复杂网络特征。最后基于高阶特征和复杂网络特征，使用特征选择结合机器学习实现认知能力评测模型，完成有效性评测。本发明有助于将传统脑皮层表面形态学研究扩展到脑连接和脑网络研究领域，提升脑网络研究的效度，揭示脑认知和脑发育的脑皮层形态连接机制，促进脑科学研究的进展。

本发明授权一种脑皮层表面形态学高阶特征提取方法在权利要求书中公布了：1.一种脑皮层表面形态学高阶特征提取方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一：获取脑部磁共振T1结构像数据； 步骤二：对于个体的脑部磁共振T1加权结构像数据，使用开源磁共振数据处理工具包进行脑皮层表面重建； 步骤三：获取脑皮层表面顶点原始形态学特征，所述脑皮层表面顶点原始形态学特征包括：皮层厚度、面积、体积、弯曲度、折叠度、沟回深度以及复杂度； 所述原始形态学特征经开源磁共振数据处理工具包重采样，得到平均脑fsaverage坐标下的标准数据； 步骤四：构建脑皮层表面形态学顶点节点强度，得到高阶特征，具体过程为：基于脑皮层表面顶点原始形态学特征构建特征向量，顶点特征向量为步骤三获得原始形态特征的任意组合； 高阶形态连接通过顶点间特征距离相关系数计算得到，分为局部形态连接和全局形态连接，使用节点形态连接强度表示脑网络高阶特征； 所述局部形态连接构建具体过程为：对于每个顶点，基于fsaverage坐标系构建顶点近邻关系图，获取每个顶点的相邻顶点；以当前顶点和近邻顶点构成局部连接图的节点，以顶点的特征距离相关系数作为局部连接图的形态连接边，计算当前顶点的节点强度，得到当前顶点局部形态连接强度，即高阶特征； 所述全局形态连接构建具体过程为：以所有顶点构成全局连接图的节点，以顶点的特征距离相关系数作为全局连接图的形态连接边，计算当前顶点的节点强度，得到当前顶点全局形态连接强度，即高阶特征； 所述特征距离选用欧几里得距离、切比雪夫距离、城市街区距离或者明可夫斯基距离； 所述特征距离相关系数即： mcmn＝corrDm,Dn m和n为脑皮层的任意两个顶点，mcmn为顶点间的相似度，Dm，Dn为脑皮层顶点与局部其他节点或全脑其他节点之间的特征距离，corr为线性相关函数； 步骤五：基于皮层顶点形态学高阶特征构建脑区级复杂网络，得到复杂网络特征； 步骤六；基于高阶特征和复杂网络特征，使用特征选择结合机器学习实现认知能力评测模型，验证脑皮层表面形态学高阶特征的有效性。

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