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龍圖騰網獲悉深圳大學申請的專利腦功能異常識別方法、裝置、設備及介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120298406B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510779454.1，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權腦功能異常識別方法、裝置、設備及介質是由張力;何彪;梁臻;黃淦;任平;段旭君設計研發完成，并于2025-06-12向國家知識產權局提交的專利申請。

本腦功能異常識別方法、裝置、設備及介質在說明書摘要公布了：本公開實施例提供一種腦功能異常識別方法、裝置、設備及介質，該方法包括：將獲取的目標腦影像數據輸入腦功能識別模型，腦功能識別模型包括輸入層、圖增強層、圖特征處理層和特征分類層；在輸入層中，基于目標腦影像數據，構建原始圖結構并提取動態時間特征矩陣；在圖增強層中，根據動態時間特征矩陣，對原始圖結構進行圖增強處理，得到增強圖結構；在圖特征處理層中，得到增強圖結構的圖特征表示；在特征分類層中，基于圖特征表示進行腦功能異常的分類預測，得到腦功能異常識別結果。從而，基于靜態空間特征和動態時間特征矩陣，使得圖結構對腦功能變化的刻畫更為精準，提高了對rs?fMRI數據進行腦功能識別的準確性。

本發明授權腦功能異常識別方法、裝置、設備及介質在權利要求書中公布了：1.一種腦功能異常識別方法，其特征在于，包括： 獲取目標腦影像數據，所述目標腦影像數據為待識別的靜息態腦功能磁共振成像rs-fMRI數據； 將所述目標腦影像數據輸入腦功能識別模型，所述腦功能識別模型包括輸入層、圖增強層、圖特征處理層和特征分類層； 在所述輸入層中，基于所述目標腦影像數據，構建第一腦功能連接網絡的原始圖結構并提取得到所述第一腦功能連接網絡的動態時間特征矩陣，所述原始圖結構包括原始節點特征矩陣、原始邊權矩陣和原始鄰接矩陣； 在所述圖增強層中，根據所述動態時間特征矩陣對所述原始圖結構進行圖增強處理，得到所述第一腦功能連接網絡的增強圖結構； 在所述圖特征處理層中，對所述增強圖結構進行特征處理，得到所述增強圖結構的圖特征表示； 在所述特征分類層中，基于所述圖特征表示進行腦功能異常的分類預測，得到所述目標腦影像數據的腦功能異常識別結果； 所述在所述圖增強層中，根據所述動態時間特征矩陣對所述原始圖結構進行圖增強處理，得到所述第一腦功能連接網絡的增強圖結構，包括： 在所述圖增強層中，基于所述原始節點特征矩陣、所述原始邊權矩陣和所述動態時間特征矩陣，對所述原始鄰接矩陣進行優化，得到優化鄰接矩陣； 將所述原始鄰接矩陣替換為所述優化鄰接矩陣，得到所述增強圖結構； 所述在所述輸入層中，基于所述目標腦影像數據，構建第一腦功能連接網絡的原始圖結構并提取得到所述第一腦功能連接網絡的動態時間特征矩陣，包括： 在所述輸入層中，從所述目標腦影像數據中，提取多個腦部區域分別對應的血氧水平依賴BOLD信號時間序列； 對所述多個腦部區域分別對應的BOLD信號時間序列進行特征提取，得到所述原始節點特征矩陣； 對所述多個腦部區域分別對應的BOLD信號時間序列進行全局相關性分析，得到所述原始邊權矩陣； 對所述多個腦部區域分別對應的BOLD信號時間序列進行基于滑動時間窗的局部相關性分析，得到所述動態時間特征矩陣； 初始化所述原始鄰接矩陣為全連接矩陣。

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