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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利基于多层次因果干预网络的脑疾病诊断模型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：CN119673421B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411529155.4，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权基于多层次因果干预网络的脑疾病诊断模型是由胡斌;蔡洪鑫;刘竞宇;董群喜设计研发完成，并于2024-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多层次因果干预网络的脑疾病诊断模型在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多层次因果干预网络的脑疾病诊断模型，涉及脑功能网络分析与医疗辅助研究领域。该方法具体包括：脑网络预构建阶段，进行数据预处理并提取fMRI时序序列，使用切线皮尔逊嵌入构建模型所需的输入特征；使用自注意力机制的3层Transformer网络实现对脑网络的特征提取；使用HCI模块融合多层注意力并相应地将脑网络特征划分为因果和非因果部分；应用DCI对模型施加一阶因果约束，减少非因果因素的干扰，同时将ICAC引入因果部分，对模型施加二阶因果约束以进一步优化模型；使用正交聚类OCR读出函数实现对脑疾病的分类。发明能够有效过滤非因果干扰因素，并提取高阶功能连接信息，以提高脑疾病分析的准确性和鲁棒性。

本发明授权基于多层次因果干预网络的脑疾病诊断模型在权利要求书中公布了：1.基于多层次因果干预网络的脑疾病诊断模型，包括以下步骤： S1、脑网络模型预构建阶段，首先进行数据预处理并提取fMRI时序序列，使用切线皮尔逊嵌入TPE构建模型所需的输入特征； S2、特征提取阶段，使用自注意力机制的3层Transformer网络实现对脑网络的特征提取； S3、因果脑连接划分阶段，使用分层因果感知积分器融合多层注意力并相应地将脑网络特征划分因果和非因果部分； S4、因果约束阶段，应用DCI对模型施加一阶因果约束，应用ICAC对模型施加二阶因果约束； S5、分类识别阶段，使用正交聚类读出OCR读出函数实现对脑疾病的分类； 在S3中，在因果脑连接划分阶段，注意力融合的必要性在于不同层级的注意力矩阵分别捕获从局部到全局的多尺度特征，通过分层因果感知积分器来获得全局注意力表示，其公式如下： ； ；其中，代表元素乘积，分别为的融合权重，为第个头的第一层的注意力矩阵，为第个头的第二层的注意力矩阵，为第个头的第三层的注意力矩阵，为融合注意力矩阵，M为受试者人数； 为了分离因果和非因果部分，保留中数值最大的前百分之区域，并将其余部分设置为零，表示为，其余区域为非因果聚焦点，表示为，表示因果特征的比例，此时，只关注非因果区域，关注因果区域； 执行Transformer的前向传播过程，分别将和代入前向传播中的注意力矩阵部分，得到候选因果部分和非因果部分。

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