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龙图腾网获悉长春大学申请的专利融合神经动力学增强与域适应的ADHD诊断系统及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：CN121354881B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202511915239.6，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权融合神经动力学增强与域适应的ADHD诊断系统及方法是由韩秋蕾;叶洪彪;董旭;孙岩;宋泽;夏泽浩;牛良杰;赵剑;匡哲君;史丽娟设计研发完成，并于2025-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合神经动力学增强与域适应的ADHD诊断系统及方法在说明书摘要公布了：融合神经动力学增强与域适应的ADHD诊断系统及方法。属于医学影像处理与人工智能交叉技术领域。解决了现有的ADHD诊断方法识别准确性低、泛化能力差以及鲁棒性与可解释性差的技术问题。所述系统包括数据输入与预处理模块、神经质量‑混沌扰动模块、互信息最小化的域适应模块和多模态图卷积网络模块。通过神经质量‑混沌扰动模块捕捉脑活动的非线性动力学特性，域适应模块有效消除多站点数据的域差异，图结构约束损失保证样本关联的一致性，动力学特征可对应脑功能异常的病理机制，为临床诊断提供可解释依据。

本发明授权融合神经动力学增强与域适应的ADHD诊断系统及方法在权利要求书中公布了：1.融合神经动力学增强与域适应的ADHD诊断系统，其特征在于，所述系统包括： 数据输入与预处理模块：接收多站点受试者基于功能磁共振成像数据的ROI时间序列数据，通过基础特征构建、自适应亲和融合以及样本间相似度矩阵构建获得样本间相似度矩阵； 基础特征构建：从中提取每个ROI的均值和标准差，得到第个样本第个ROI的时间序列均值，和第个样本第个ROI的时间序列标准差；和共同构成，其中，为样本数，为脑区数量； 自适应亲和融合：基于的高斯核相似度构建特征相似度矩阵，；基于的Pearson相关系数构建功能连接矩阵；将和进行融合，获得融合特征； 神经质量-混沌扰动模块：采用神经质量模型对若干个ROI时间序列组进行脑区基础动力学模拟，得出模拟后的数据；采用Rössler混沌系统生成非线性扰动信号；将非线性扰动信号注入，进行混沌动力学融合，获得增强时间序列；从中提取8类高区分度特征，构成动力学特征矩阵； 8类高区分度特征包括：最大李雅普诺夫指数，样本熵，Hurst指数，低中高频段能量、和，扰动方差和局部同步度；动力学特征矩阵，其中为动力学特征的总数量； 互信息最小化的域适应模块：对功能磁共振成像数据的原始影像特征矩阵以逻辑回归为基础模型，通过递归迭代删除特征重要性最低的特征，迭代至特征维度为停止，输出迭代后的特征矩阵； 多模态图卷积网络模块：通过构建图结构将和进行节点特征融合，获得节点特征矩阵，并构建邻接矩阵，反应节点间的关联强度；通过图卷积捕捉中的脑区关联特征，输出压缩后的关联特征；通过分类器将映射到分类维度，获得分类特征矩阵，通过对进行概率分布转换，输出受试者为ADHD患者的概率。

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