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龙图腾网恭喜深圳先进技术研究院;中国科学院深圳理工大学(筹)申请的专利基于人脑功能磁共振影像的自闭症分类器构建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：CN114187258B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202111501930.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于人脑功能磁共振影像的自闭症分类器构建方法及系统是由张方宇;潘毅;魏彦杰设计研发完成，并于2021-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人脑功能磁共振影像的自闭症分类器构建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于人脑功能磁共振影像的自闭症分类器构建方法及系统，对正常受试者和自闭症受试者大脑功能磁共振影像进行预处理得到特征向量；对特征向量的每一个特征进行基于梯度分布曲线差异的特征选择方法，得到显著特征，将所得到显著特征组成新的特征向量，并将所有受试者新的特征向量作为训练样本，所述训练样本包括训练集和验证集；采用训练集对变分自编码器进行预训练，预训练结束后，将变分自编码器的编码器参数迁移至多层感知机，并采用训练集对多层感知机进行有监督的训练，对多层感知机的参数进行微调，并在每一轮训练后采用验证集进行评估，直至训练至设定的轮数或验证集评估精度达标，将经过参数微调的多层感知机作为自闭症分类器。

本发明授权基于人脑功能磁共振影像的自闭症分类器构建方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于人脑功能磁共振影像的自闭症分类器构建方法，其特征在于，包括： 对正常受试者和自闭症受试者大脑功能磁共振影像进行预处理得到特征向量； 对特征向量的每一个特征进行基于梯度分布曲线差异的特征选择，得到显著特征，将所得到显著特征组成新的特征向量，并将所有受试者新的特征向量作为训练样本，所述训练样本包括训练集和验证集； 采用训练集对变分自编码器进行预训练，预训练结束后，将变分自编码器的编码器参数迁移至多层感知机，并采用训练集对多层感知机进行有监督的训练，对多层感知机的参数进行微调，并在每一轮训练后采用验证集进行评估，直至训练至设定的轮数，将经过参数微调的多层感知机作为自闭症分类器； 其中，所述对正常受试者和自闭症受试者大脑功能磁共振影像进行预处理得到特征向量的过程具体为：基于从人脑功能磁共振影像中提取出的时间序列计算感兴趣区域之间功能连接，所有功能连接组成一个特征向量，每个功能连接作为特征向量的一个特征； 所述功能连接的具体计算方法为：计算所有两两不同的感兴趣区域所对应的时间序列的皮尔森相关系数； 所述对特征向量的每一个特征进行基于梯度分布曲线差异的特征选择，得到显著特征，具体为： 针对特征向量中每一个特征，计算DSDC分数，具体为： 将所有特征向量中的特征所在范围划分为若干个等长的子区间； 通过如下公式计算特征的DSDC分数： 式中，b0和b1为特征的取值下界和上界；δ为子区间的长度；i代表第i个子区间，ni +和ni -为落在[i-δ,i区间的自闭症受试者和正常受试者的数量，N+和N–为训练集中自闭症受试者和正常受试者的数量； 将DSDC分数大于预设阈值的特征选为显著特征，并丢弃DSDC分数小于等于预设阈值的特征。

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