东南大学曾梓萱获国家专利权
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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于时空注意力的脑认知状态分层识别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：CN119513566B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411491454.3，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种基于时空注意力的脑认知状态分层识别方法是由曾梓萱;安宁;吴一可;孔佑勇设计研发完成，并于2024-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于时空注意力的脑认知状态分层识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于时空注意力的脑认知状态分层识别方法，引入大脑认知域识别模块和大脑细粒度状态识别模块两层先后应用，针对功能性磁共振成像fMRI对大脑细粒度认知状态进行精确识别，其中能结合动态和静态、时间和空间特征，创新性地解决大脑细粒度认知状态识别低准确度问题，因此将设计方案应用到大脑认知状态的识别中，对于难以识别的大脑细粒度认知状态，能够得到更精确的识别结果。
本发明授权一种基于时空注意力的脑认知状态分层识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时空注意力的脑认知状态分层识别方法，用于实现细粒度大脑认知状态的识别，其特征在于，包括如下步骤： 步骤A.以整个时间段内BOLD信号为输入，经过时间注意力层将每一时刻的大脑信号编码为向量，得到整个大脑的全局时间静态表示，然后进入步骤B； 步骤B.以基于整个时间段内的BOLD信号的相关矩阵为输入，经过空间编码层，得到全局空间静态表示，然后进入步骤C； 步骤C.以通过滑动窗口从BOLD时间序列数据提取到的动态时空图数据为输入，应用GIN进行特征聚合和空间融合，获得不同时刻的局部动态特征，然后进入步骤D； 步骤D.以步骤C得到的局部动态特征、步骤A和B分别得到的全局时间静态表示向量和全局空间静态表示向量为输入，使用点积注意力机制，获得每个滑窗的最终图形读出向量，然后进入步骤E； 步骤E.以步骤D得到的最终图形读出向量和步骤A得到的全局时间静态表示向量为输入，通过时空交叉注意力模块，融合局部特征和全局特征，得到大脑认知域状态识别结果，然后进入步骤F； 步骤F.以BOLD信号为输入，根据步骤E得到的大脑认知域状态识别结果，选择对应的大脑细粒度认知状态预测子模块，得到最终的大脑细粒度认知状态识别结果。
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