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龍圖騰網獲悉深圳大學申請的專利精神疾病群體大腦與行為的關聯分析方法、裝置及設備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：CN120432134B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05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：202510940950.0，技術領域涉及：G16H50/20；該發明授權精神疾病群體大腦與行為的關聯分析方法、裝置及設備是由梁臻;徐姝悅;周勇杰;張力;黃淦設計研發完成，并于2025-07-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本精神疾病群體大腦與行為的關聯分析方法、裝置及設備在說明書摘要公布了：本發明適用神經科學技術領域，提供了一種精神疾病群體大腦與行為的關聯分析方法、裝置及設備，該方法包括：采集目標群體的大腦結構像數據和行為學數據，對大腦結構像數據和行為學數據分別進行處理，得到GMV矩陣和行為矩陣，對GMV矩陣和行為矩陣進行腦?行為關聯的潛在成分分析，得到GMV得分矩陣和行為得分矩陣，基于GMV得分矩陣和行為得分矩陣，對目標群體的腦?行為關聯進行社會支持因素的中介分析，確定目標群體大腦與行為關聯的顯著中介路徑，從而顯著提升精神疾病神經影像分析的統計效力，精準揭示大腦結構與行為間的內在聯系，深度解析精神疾病的發生機制，為精神疾病的早期干預和個性化治療提供更具針對性的靶點。

本發明授權精神疾病群體大腦與行為的關聯分析方法、裝置及設備在權利要求書中公布了：1.一種精神疾病群體大腦與行為的關聯分析方法，其特征在于，所述方法包括下述步驟： 采集目標群體的大腦結構像數據和行為學數據，對采集到的所述大腦結構像數據和所述行為學數據分別進行處理，得到對應的GMV矩陣和行為矩陣； 對所述GMV矩陣和所述行為矩陣進行腦-行為關聯的潛在成分分析，得到所述目標群體在顯著潛在成分上的GMV得分矩陣和行為得分矩陣； 基于所述GMV得分矩陣和所述行為得分矩陣，對所述目標群體的腦-行為關聯進行社會支持因素的中介分析，確定所述目標群體大腦與行為關聯的顯著中介路徑； 其中，對所述GMV矩陣和所述行為矩陣進行腦-行為關聯的潛在成分分析的步驟，包括： 對所述GMV矩陣和所述行為矩陣的協方差矩陣進行奇異值分解，得到GMV顯著性矩陣、行為顯著性矩陣和奇異值矩陣； 通過置換檢驗評估所述奇異值矩陣中各奇異值的統計學顯著性，篩選出滿足預設的顯著性閾值的顯著奇異值，將所述顯著奇異值對應的潛在成分確定為所述顯著潛在成分； 從所述GMV顯著性矩陣和所述行為顯著性矩陣中分別提取與所述顯著潛在成分對應的列向量，構成顯著GMV權重矩陣和顯著行為權重矩陣； 根據所述GMV矩陣和所述顯著GMV權重矩陣計算所述GMV得分矩陣，根據所述行為矩陣和所述顯著行為權重矩陣計算所述行為得分矩陣； 基于所述GMV得分矩陣和所述行為得分矩陣，對所述目標群體的腦-行為關聯進行社會支持因素的中介分析的步驟，包括： 以所述GMV得分矩陣為自變量、所述行為得分矩陣為因變量、所述社會支持因素為中介變量，構建中介模型，所述中介模型為，其中，表示所述GMV得分矩陣，表示所述社會支持因素，表示所述行為得分矩陣，表示第一截距，表示第一殘差項，表示第二截距，表示第二殘差項，表示自變量對中介變量的回歸系數，表示中介變量對因變量的回歸系數，表示控制中介變量后，自變量對因變量的直接效應回歸系數； 通過所述中介模型計算所述社會支持因素在所述GMV得分矩陣與所述行為得分矩陣間的間接效應值，并基于Bootstrap采樣法對所述間接效應值進行顯著性檢驗，根據檢驗結果確定所述目標群體大腦與行為關聯的顯著中介路徑； 對采集到的所述大腦結構像數據和所述行為學數據分別進行處理的步驟，包括： 采用基于體素的形態學分析對所述大腦結構像數據進行預處理，得到全腦GMV數據； 對所述全腦GMV數據和所述行為學數據分別進行Z分數標準化，得到所述GMV矩陣和所述行為矩陣。

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