恭喜深圳先进技术研究院王书强获国家专利权
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龙图腾网恭喜深圳先进技术研究院申请的专利基于弱监督对比学习的动态成瘾神经环路生成方法及系统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：CN114403845B 。
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：202111662370.8，技术领域涉及：A61B5/055；该发明授权基于弱监督对比学习的动态成瘾神经环路生成方法及系统是由王书强;宫长威设计研发完成，并于2021-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于弱监督对比学习的动态成瘾神经环路生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于弱监督对比学习的动态成瘾神经环路生成方法及系统，属于人工智能技术领域；其中，生成方法包括：基于卷积神经网络，将多组fMRI的体素降维到脑区节点属性，并根据所述脑区节点属性生成包含时间序列的多组动态脑连接图；提取每个所述动态脑连接图中脑连接的时空特征；将时空特征输入异常连接检测网络，基于对比学习计算脑连接的异常概率，并获取各时刻异常概率最大的脑连接；根据神经科学先验知识和异常概率最大的脑连接，生成动态成瘾神经环路。直接将fMRI影像输入模型中，免去了冗余且复杂的预处理计算。通过对比学习，获得不同样本脑连接的差异性，并结合少量神经科学先验知识，揭示成瘾神经环路机制，易于训练，且精度高。
本发明授权基于弱监督对比学习的动态成瘾神经环路生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于弱监督对比学习的动态成瘾神经环路生成方法，其特征在于，包括：基于卷积神经网络，将多组fMRI影像的体素降维到脑区节点属性，并根据所述脑区节点属性生成包含时间序列的多组动态脑连接图；其中，每组fMRI影像包括预设时间段内以固定频率采集的多张fMRI影像；提取每个所述动态脑连接图中脑连接的时空特征；将所述时空特征输入异常连接检测网络，基于对比学习计算脑连接的异常概率，并获取各时刻异常概率最大的脑连接；根据神经科学先验知识和各时刻所述异常概率最大的脑连接，生成动态成瘾神经环路。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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