买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜太原理工大学申请的专利一种基于张量的动态脑网络节点中心性计算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：CN116664493B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202310503665.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于张量的动态脑网络节点中心性计算方法是由崔晓红;肖继海;杨艳丽;相洁;李丹丹;王彬;张杨设计研发完成，并于2023-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于张量的动态脑网络节点中心性计算方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种动态脑网络节点中心性计算方法，包括以下步骤：对采集的静息态功能磁共振成像进行预处理并提取时间序列；利用滑动时间窗方法将时间序列划分为长度固定的重叠子段，计算各时间子段内的相关系数，构建出随时间变化的动态大脑功能网络；将动态脑网络表示成四阶张量；利用幂迭代法计算动态脑网络中每个节点的中心性。该方法在评价节点的中心性时既考虑到不同层中该节点的邻居节点的数量，同时也考虑了各邻居节点的中心性。本发明有助于精确衡量动态脑网络中的节点中心性，在大脑功能和结构研究领域具有重要的应用价值。

本发明授权一种基于张量的动态脑网络节点中心性计算方法在权利要求书中公布了：1.一种基于张量的动态脑网络节点中心性计算方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：对受试者的脑功能磁共振影像进行预处理，得到预处理后的脑功能磁共振影像；步骤S2：根据选定的标准化脑图谱，对预处理后的脑功能磁共振影像进行脑区分割，将大脑划分为90个脑区；步骤S3：提取每个脑区的时间序列，利用滑动时间窗技术对时间序列进行分层操作，构建多层动态脑网络，并基于张量表示动态脑网络；步骤S4：使用迭代法计算动态脑网络中节点的特征向量中心性；步骤S5：从分辨率熵和全局效率变化比两方面，对动态脑网络节点的特征向量中心性与单层脑网络节点的特征向量中心性进行比较；所述步骤S3中，基于张量表示动态脑网络，具体包括：一个动态网络表示为W＝{Φ,C}；其中，Φ＝{Gα:α∈{1,2,…,L}}，表示L层网络的集合，Gα＝Vα,Eα，表示第α层的网络；Vα表示第α层的网络中的节点，Eα表示第α层的网络中的连边；其中，Eαβ表示两层网络α和β之间的连边，V1＝V2＝…＝VL＝{v1,v2,…,vN}，表示每层网络中的节点都是相同的，共有N个；一个动态脑网络可以表示为一个四阶张量，M＝Miαjβ∈RN×L×N×L是一个动态脑网络的四阶邻接张量；其中，1≤α,β≤L，1≤i,j≤N，表示α层的i节点；所述步骤S4中，使用迭代法计算动态脑网络中节点vi的特征向量中心性DFC_EVvi，具体包括：假设第k次迭代时，节点vi的特征向量中心性为Eki,α；12迭代时，对中每个元素进行L2范数归一化处理，即得到Ek+1i,α； 其中，1≤α≤L，1≤o≤N，是一个二阶张量；3以上迭代过程直到Ek+1i,α中所有元素绝对值之和的变化小于0.01时结束；4经过以上迭代计算，找到一个最大的λ*和对应的二阶张量E*，节点vi的特征向量中心性即为：

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太原理工大学，其通讯地址为：030024 山西省太原市万柏林区迎泽西大街79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”。