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龙图腾网恭喜河北工业大学申请的专利基于时空图卷积的脑网络分类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：CN115496953B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202211345300.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于时空图卷积的脑网络分类方法是由郝小可;闵虹杰;王晓芳;阎刚;李家旺;王静怡;甄时伟设计研发完成，并于2022-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时空图卷积的脑网络分类方法在说明书摘要公布了：本发明为基于时空图卷积的脑网络分类方法，对于静息态功能磁共振影像数据的时间序列，使用拆分的时空图卷积同时提取时间特征和空间特征。该方法首先采用基于体素形态的分析法对静息态功能磁共振影像进行分析，利用大脑模板将大脑皮层划分为多个感兴趣区域，将大脑建模为图结构的脑网络，并利用多个时空图卷积层分别提取时间特征和空间特征，降低了卷积操作的复杂度。为了进一步提升训练效果，该方法利用三元组损失函数来提升模型训练效果，使用时空图注意力模块来进一步提取空间特征和时间特征，从而提高基于大脑网络的分类精度。

本发明授权基于时空图卷积的脑网络分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时空图卷积的脑网络分类方法，其特征在于，该分类方法包括以下内容：获取静息态功能磁共振影像数据后，利用基于体素的分析法通过人类连接计划多模态分割图谱HCP-MMP提取出多个感兴趣区域；根据感兴趣区域的时间序列特征和所有样本共享的邻接矩阵A构建图结构脑网络；构建分类预测模型，将图结构脑网络输入到分类预测模型，得到脑网络分类结果：所述分类预测模型的整个网络包含1个通道数为64、时间核和空间核大小均为11的时空图卷积S-TGConv模块、1个通道数为128，时间核大小为11，空间核大小为5的时空图卷积S-TGConv模块、1个通道数为128的时空图注意力S-TGAtten模块、一层归一化层BN层、一层Dropout层、两层全连接层、一个分类函数；其中两个S-TGConv模块使用了不同的通道数和核大小，按照通道数由小到大依串联后连接S-TGAtten模块，将第二个S-TGConv模块中的时空图卷积处理并拼接后的特征与S-TGAtten模块直接输出的特征进行求和，再经过LeakyReLU层后的输出依次连接归一化BN层、一层Dropout层、两层全连接层，再经分类函数获得分类预测模型的输出；所述S-TGAtten模块的通道数与第二个S-TGConv模块的通道数一致，用于提取不同时间点、不同ROI的权重信息；所述S-TGConv模块包括一层空间图卷积层和与之并列的一层时间图卷积层，空间图卷积层和时间图卷积层的输出经拼接操作连接LeakyReLU激活函数，获得时空图卷积S-TGConv模块的输出；所述的时空图注意力S-TGAtten模块的流程是：对于时空图卷积S-TGConv模块输出的特征，首先在每个节点上使用共享的线性变换权重矩阵W，然后使用一层参数为Wf的线性变化层，提取高频特征和低频特征，并将高频特征和低频特征这两个特征进行拼接操作，通过一层参数为Wt的线性变化层，最后通过LeakyReLU激活函数进行非线性变化，获得时空图注意力S-TGAtten模块的输出。

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