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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种多模态特征联合约束全脑动力学建模与参数优化方法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：CN119646735B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202411682951.1，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种多模态特征联合约束全脑动力学建模与参数优化方法是由郭大庆;熊越;尧德中设计研发完成，并于2024-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模态特征联合约束全脑动力学建模与参数优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种多模态特征联合约束全脑动力学建模与参数优化方法，应用于计算神经科学与脑科学领域。针对当前全脑动力学模型在同步拟合跨时空尺度的多模态头皮EEG信号和皮层、皮层下BOLD信号方面存在的不足，限制了模型全面准确地表征大脑活动在不同尺度上真实动态特性的能力；为克服这一短板，本发明基于全脑动力学模型和参数空间快速优化方法，加入多模态特征联合约束这一核心要素，设计了一种针对多模态特征联合约束全脑动力学模型的建模方法与参数快速优化策略；通过运用高维参数快速优化算法，进一步提升了全脑动力学模型在同步拟合大脑多模态时空特征信号的能力；这对于发展更具生物合理性和可解释性的全脑动力学模型建模方法和参数优化体系具有重要意义与参考价值。

本发明授权一种多模态特征联合约束全脑动力学建模与参数优化方法在权利要求书中公布了：1.一种多模态特征联合约束全脑动力学建模与参数优化方法，其特征在于，包括： S1、获取待处理对象的脑影像及电生理多模态数据并进行预处理；预处理结果至少包括经验多模态信号；经验多模态信号为标准化BOLD信号与标准化的EEG信号； S2、构建全脑动力学模型，具体的：将全脑不同的脑功能区域视为网络中的节点，每个节点由一套神经动力学方程描述该脑功能区域下兴奋-抑制神经群体集体活动的平均水平； S3、根据步骤S2构建的全脑动力学模型，得到模拟的多模态信号；具体的： 全脑动力学模型产生α频段的大脑活动节律，包含α节律生理意义下的参数设置为：模拟总时长与经验测量的BOLD信号的时间对齐，并设置模拟步长； 采用参数快速优化算法进行计算，并根据α节律生理参数设定参数空间搜索范围； 根据Wilson-Cowan的动力学特性，优化影响神经震荡频率的膜时间常数τE和τI、控制神经群同步特性和反馈抑制的兴奋-抑制神经群突触连接强度c1和c2、以及全局耦合强度c5，这些参数各自的取值空间组成模型同步拟合多模态特征的动力学参数空间； 快速优化算法的过程为： 初始化基于高斯过程的模型动力学参数空间，构建一个近似目标函数fθ的先验分布作为代理模型，其中θ表示模型得到动力学参数空间；高斯过程能够为每个参数点提供一个均值预测μθ和不确定性估计σ2θ，即： fθ～GPμθ,σ2θ 为了有效平衡探索和利用，定义采集函数ψθ，采集函数通过代理模型的均值和不确定性共同决定采样点的位置，目标是最大化改进目标函数的可能性； 根据采集函数选择下一步采样点，在目标函数fθ上进行真实评估，并将结果反馈给代理模型，更新其参数分布；通过不断迭代更新代理模型和采集函数，优化过程逐步逼近全局最优解；利用全局最优解对应的参数空间，进一步输入神经动力学模型计算模型同步拟合多模态特征联合约束下的神经信号； S4、通过设定加权损失函数来优化全脑动力学模型对经验多模态信号的拟合性能，并不断迭代全脑动力学模型的动力学参数空间分布，直至达到损失函数收敛到稳定值。

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