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龙图腾网获悉华南师大(清远)科技创新研究院有限公司申请的专利一种基于脑网络特征的孤独症幼儿分类方法及装置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：CN115316973B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202210901291.6，技术领域涉及：A61B5/055；该发明授权一种基于脑网络特征的孤独症幼儿分类方法及装置是由秦鹏民;周力伟;聂晶鑫;张龚巍设计研发完成，并于2022-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于脑网络特征的孤独症幼儿分类方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于脑网络特征的孤独症幼儿分类方法及装置。所述方法包括：获取不同年龄段的待测幼儿的静息态功能磁共振成像数据，并进行数据预处理，得到训练样本；基于所述训练样本选取特征向量，并对所述特征向量进行训练，得到支持向量机分类器；获取待分类的静息态功能磁共振成像数据作为测试样本，并将所述测试样本输入到所述支持向量机分类器进行分类，得到分类结果。本发明的方法在特征选取时结合了脑网络间的功能连接和脑网络的图论指标，能够更好地揭示孤独症谱系障碍幼儿大脑发育异常的神经机制，提高了支持向量机分类器的准确率、敏感性和特异性。

本发明授权一种基于脑网络特征的孤独症幼儿分类方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于脑网络特征的孤独症幼儿分类装置，其特征在于，所述装置包括： 训练样本获取模块，用于获取不同年龄段的待测幼儿的静息态功能磁共振成像数据，并进行数据预处理，得到训练样本； 支持向量机分类器获取模块，用于基于所述训练样本选取特征向量，并对所述特征向量进行训练得到支持向量机分类器； 所述支持向量机分类器获取模块包括： 功能连接矩阵获取单元，用于获取每个所述训练样本的静息态脑网络，根据所述静息态脑网络得到静息态脑网络的功能连接矩阵； 有显著差异的脑网络功能连接获取单元，用于根据所述静息态脑网络的功能连接矩阵得到有显著差异的脑网络功能连接； 第一图论指标和第二图论指标获取单元，用于获取每个所述静息态脑网络对应的脑区，根据所述脑区构建脑网络图，并根据所述脑网络图得到第一图论指标和第二图论指标； 支持向量机分类器获取单元，用于将所述有显著差异的脑网络功能连接、所述第一图论指标和所述第二图论指标作为所述特征向量，并采用fitcsvm函数对所述特征向量进行训练，得到所述支持向量机分类器； 所述功能连接矩阵获取单元包括： 静息态脑网络获取子单元，用于为每个所述训练样本的左右大脑半球分别确定七个静息态脑网络；第一时间序列均值获取子单元，用于获取所述训练样本中孤独症谱系障碍幼儿的每个静息态脑网络的时间序列均值，得到十四个第一时间序列均值； 第二时间序列均值获取子单元，用于获取所述训练样本中典型发育幼儿的每个静息态脑网络的时间序列均值，得到十四个第二时间序列均值； 第一相关系数获取子单元，用于计算任意两个第一时间序列均值之间的皮尔逊相关系数，得到第一相关系数； 第二相关系数获取子单元，用于计算任意两个第二时间序列均值之间的皮尔逊相关系数，得到第二相关系数； 第一静息态脑网络的功能连接矩阵获取子单元，用于根据所述第一相关系数，得到第一静息态脑网络的功能连接矩阵； 第二静息态脑网络的功能连接矩阵获取子单元，用于根据所述第二相关系数，得到第二静息态脑网络的功能连接矩阵； 所述有显著差异的脑网络功能连接获取单元包括： 有显著差异的脑网络功能连接获取子单元，用于将所述第一静息态脑网络的功能连接矩阵和所述第二静息态脑网络的功能连接矩阵进行置换检验和多重比较矫正，得到所述有显著差异的脑网络功能连接； 分类模块，用于获取待分类的静息态功能磁共振成像数据作为测试样本，并将所述测试样本输入到所述支持向量机分类器进行分类，得到分类结果。

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