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龙图腾网恭喜中国科学院深圳先进技术研究院申请的专利一种多模态动态结构-功能多层脑网络计算方法及终端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：CN119295473B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202411834661.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种多模态动态结构-功能多层脑网络计算方法及终端是由卢银萍;张志林;吴景龙;梁栋设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模态动态结构-功能多层脑网络计算方法及终端在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多模态动态结构‑功能多层脑网络计算方法及终端，所述方法包括：获取多模态脑影像，对所述多模态脑影像进行预处理得到目标多模态脑影像；根据所述目标多模态脑影像构建动态功能脑网络、结构脑网络和灰质形态学相似脑网络；通过网络拓扑相似性的原则根据所述动态功能脑网络、所述结构脑网络和所述灰质形态学相似脑网络进行计算，得到结构‑功能耦合。本发明在将MRI数据预处理后，用sMRI得到形态学脑网络，fMRI得到功能连接脑网络，用DTI得到结构连接脑网络，计算多层脑网络耦合指标，在考虑到结构和功能连接的同时，还考虑到了形态学的信息，进而提高模型对大脑结构和功能的探索，可以提供更加全面、准确的大脑结构和功能信息。

本发明授权一种多模态动态结构-功能多层脑网络计算方法及终端在权利要求书中公布了：1.一种多模态动态结构-功能多层脑网络计算方法，其特征在于，所述多模态动态结构-功能多层脑网络计算方法包括：获取多模态脑影像，对所述多模态脑影像进行预处理得到目标多模态脑影像；根据所述目标多模态脑影像构建动态功能脑网络、结构脑网络和灰质形态学相似脑网络；通过网络拓扑相似性的原则根据所述动态功能脑网络、所述结构脑网络和所述灰质形态学相似脑网络进行计算，得到结构-功能耦合；所述预处理包括T1解剖图像预处理、fMRI预处理和DTI预处理；所述预处理用于去除不感兴趣的噪声、校正数据和生理伪影，以及对数据进行空间和时间上的标准化处理；所述获取多模态脑影像，对所述多模态脑影像进行预处理得到目标多模态脑影像，具体包括：通过磁共振影像采集机器采集多模态脑影像，所述多模态脑影像包括弥散张量成像、T1加权成像和静息态功能磁共振成像；对所述弥散张量成像进行T1解剖图像预处理，得到目标弥散张量成像；对所述静息态功能磁共振成像进行fMRI预处理，得到目标静息态功能磁共振成像；对所述T1加权成像进行DTI预处理，得到目标T1加权成像；所述根据所述目标多模态脑影像构建动态功能脑网络、结构脑网络和灰质形态学相似脑网络，具体包括：根据所述目标静息态功能磁共振成像，构建动态功能脑网络；根据所述目标T1加权成像，构建结构脑网络；根据所述目标弥散张量成像，构建灰质形态学相似脑网络；所述根据所述目标静息态功能磁共振成像，构建动态功能脑网络，具体包括：选择脑图谱，通过脑图谱将大脑灰质分割成预设数量个脑区；计算脑区对之间的血氧水平依赖时间序列的z分值的元素乘积，基线同侧活动的区域对将具有正的共波动值，同时向相反方向波动的两个区域将具有负的共波动值；对于每个参与者，在每个时间点，得到一个共波动矩阵，其中，共波动矩阵中的每个元素表示两个脑区在当前时间点的协同波动强度，将矩阵堆叠成时间序列的形式，形成动态功能连接矩阵，节点代表脑区，边代表脑区之间的功能连接；所述根据所述目标T1加权成像，构建结构脑网络，具体包括：基于FSL的PANDA，计算扩散张量，对角化得到N个特征值及对应的特征向量，基于每个体素计算全脑的部分各向异性值；使用BedpostX和ProbtrackX方法，每个确定的脑节点被选为种子区域，在每个种子区域内的每个体素上采样预设个数的流线型纤维，进行概率纤维示踪成像；从源区到目标区的连接概率定义为穿过目标区的流线数除以源区采样的流线总数；对称化后，通过计算连接预设数量个大脑区域的纤维数量，构建结构连接矩阵，使用一致性阈值的方法进行分析，针对每个参与者构建一个加权的预设数量×预设数量的白质结构脑网络；所述根据所述目标弥散张量成像，构建灰质形态学相似脑网络，具体包括：根据脑图谱提取一个受试者sMRI图像中每个脑区形态学特征；根据脑图谱将大脑划分为不同的脑区，计算两两脑区特征分布的相似性，为每个受试者生成一个基于形态学相似性的结构脑网络。

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