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龙图腾网获悉中国科学院深圳先进技术研究院申请的专利脑网络统一表征计算方法、装置、电子设备及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：CN116188367B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202211549885.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权脑网络统一表征计算方法、装置、电子设备及存储介质是由王书强;宗永承;荆常宏设计研发完成，并于2022-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本脑网络统一表征计算方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种脑网络统一表征计算方法及装置，所述方法包括：获取样本的脑影像，并基于参考图像所提供的标准脑空间，引导脑影像与标准脑空间进行对齐，得到脑影像的脑区结构形变场；通过可形变卷积学习脑影像的局部形变，对脑区结构形变场的局部形变差异进行调整，得到优化后的脑区结构形变场；将优化后的脑区结构形变场作用于脑影像得到移动图像，并通过约束移动图像与参考图像之间的相似性，得到与疾病相关的多个脑区的区域信息；根据各脑区的区域信息进行脑网络构建，并通过在脑网络的子图及其扩散图之间进行的图对比学习，对脑网络进行优化，得到重构脑网络。本发明解决了现有技术主观性强，效率低，准确率和自动化程度不高的问题。

本发明授权脑网络统一表征计算方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种脑网络统一表征计算方法，其特征在于，所述方法包括： 获取样本的脑影像，并基于参考图像所提供的标准脑空间，引导所述脑影像与所述标准脑空间进行对齐，得到所述脑影像的脑区结构形变场； 通过可形变卷积学习所述脑影像的局部形变，对所述脑区结构形变场的局部形变差异进行调整，得到优化后的所述脑区结构形变场； 将优化后的所述脑区结构形变场作用于所述脑影像，得到用于指示脑区分布的移动图像，并通过约束所述移动图像与所述参考图像之间的相似性，得到与疾病相关的多个脑区的区域信息； 根据各所述脑区的区域信息进行初始的脑网络构建，并通过在所述脑网络的子图及其扩散图之间进行图对比学习，对初始的脑网络进行优化，得到重构脑网络，所述重构脑网络用于指示所述样本的脑网络统一表征，其中包括对所述脑网络的子图及其扩散图中的各节点进行更新节点特征并聚合节点特征，分别得到所述子图的节点嵌入和所述扩散图的节点嵌入，并由所述子图及其扩散图的各节点嵌入提取得到相应的图嵌入；基于所述子图及其扩散图的节点嵌入和图嵌入，进行所述子图与所述扩散图之间的对比，将初始的所述脑网络优化为所述重构脑网络。

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