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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种ADHD致病皮下核团预测方法、系统、装置与存储介质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：CN114550935B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202210181451.4，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种ADHD致病皮下核团预测方法、系统、装置与存储介质是由穆淑花;邬慧君;常春起设计研发完成，并于2022-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种ADHD致病皮下核团预测方法、系统、装置与存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种ADHD致病皮下核团预测方法，系统、装置与存储介质，其中方法包括以下步骤：获取各亚型ADHD病例的第一磁共振图像数据集、正常儿童皮下核团的第二磁共振图像数据集以及各亚型病例的第一量表数据；对第一磁共振图像数据集和第二磁共振图像数据集进行皮下核团的结构共变分析，得到第一异常皮下核团；根据第一异常皮下核团的两个皮下脑区体积，得到第一贡献分数；根据第一贡献分数和第一量表数据，得到训练好的预测回归模型；将待预测的ADHD病例的第一磁共振图像输入至预测回归模型，得到皮下核团的预测结果。本方法可以为临床治疗和康复决策提供有效性科学依据。本申请可广泛应用于医学技术领域内。

本发明授权一种ADHD致病皮下核团预测方法、系统、装置与存储介质在权利要求书中公布了：1.一种ADHD致病皮下核团预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取各亚型ADHD病例的第一磁共振图像数据集、正常儿童皮下核团的第二磁共振图像数据集以及各亚型病例的第一量表数据； 对所述第一磁共振图像数据集和所述第二磁共振图像数据集进行皮下核团的结构共变分析，得到第一异常皮下核团；所述对所述第一磁共振图像数据集和第二磁共振图像数据集进行皮下核团的结构共变分析，得到第一异常皮下核团这一步骤，具体包括： 对所述第一磁共振图像数据集进行结构共变分析，得到各个亚型病例的14个皮下脑区的第一偏相关系数； 对所述第二磁共振图像数据集进行结构共变分析，得到正常儿童的14个皮下脑区的第二偏相关系数； 根据所述第一偏相关系数和所述第二偏相关系数，确定正常儿童与各个亚型病例的第一组间差异系数； 根据所述第一组间差异系数，确定第一异常皮下核团； 根据所述第一异常皮下核团的两个皮下脑区体积，得到第一贡献分数； 所述根据所述第一异常皮下核团的两个皮下脑区体积，得到第一贡献分数这一步骤，具体包括： 获取第一异常皮下核团的第一皮下脑区体积和第二皮下脑区体积； 将所述第一皮下脑区体积和所述第二皮下脑区体积输入计算公式，得到第一贡献分数；其中所述公式为： 其中p为第一贡献分数，Xi为病例的第一皮下脑区体积，Yi为第二皮下脑区体积，X代表病例所属亚型数据集的第一皮下脑区体积的平均数，Y代表病例所属亚型数据集的第二皮下脑区体积的平均数，Sx代表第一皮下脑区体积的标准差，Sy代表第二皮下脑区体积的标准差； 根据所述第一贡献分数和所述第一量表数据，得到训练好的预测回归模型； 所述根据所述第一贡献分数和所述第一量表数据，得到训练好的预测回归模型这一步骤，具体包括： 构建支持向量回归模型并设置第一模型参数； 对所述第一贡献分数进行标准化，得到标准化数据； 将所述标准化数据输入至所述支持向量回归模型，得到第一预测量表数据； 根据所述第一预测量表数据与第一量表数据，确定相关性概率； 若所述相关性概率小于等于预设的第一阈值，则所述支持向量回归模型为预测回归模型； 若所述相关性概率大于所述第一阈值，调整所述第一模型参数并进行模型训练以使所述相关性概率小于等于所述第一阈值； 将待预测的ADHD病例的第一磁共振图像输入至所述预测回归模型，得到皮下核团的预测结果。

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