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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脑图信息融合识别孤独症脑图的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：CN119888325B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411947168.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种多模态脑图信息融合识别孤独症脑图的方法是由王磊;刘云涛;陈明燕设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模态脑图信息融合识别孤独症脑图的方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种多模态脑图信息融合识别孤独症脑图的方法，应用于图像识别领域，针对现有技术未能充分利用多模态核磁共振图像数据、模型可解释性不足的问题；本发明从结构磁共振图像、功能磁共振图像、表型等三种模态数据中分别提取脑区特征，然后进行多模态融合，构建脑区图结构；设计图卷积模块和损失函数学习如何提取脑图深度特征；基于脑图深度特征，通过ABIDE数据集标签数据对多层感知机分类器进行训练，可以获得更好的准确率、敏感度、异质性等性能指标；利用训练好的多模态脑图融合识别孤独症模型可以用于辅助孤独症诊断识别。

本发明授权一种多模态脑图信息融合识别孤独症脑图的方法在权利要求书中公布了：1.一种多模态脑图信息融合识别孤独症脑图的方法，其特征在于，包括： S1、对若干已标记标签的被试者的结构磁共振成像、功能磁共振成像、非图像表型数据三种模态数据分别进行预处理，对应得到各已标记标签的被试者的脑区结构数据、脑区功能数据和表型数据，每个标记标签的被试者的脑区结构数据、脑区功能数据和表型数据作为一个样本，从而构建训练样本集；所述标签包括孤独症标签、正常参照标签； S2、构建识别模型，所示识别模型包括：MRI序列特征编码器、表型特征嵌入模块、融合模块、图卷积模块以及MLP分类器； 所述MRI序列特征编码器根据脑区结构数据、脑区功能数据，融合功能和结构磁共振两种模态图像信息，生成脑区连接边特征矩阵； 所述表型特征嵌入模块用于从表型数据中提取表型特征，通过融合被试者表型和脑区相关性两种模态信息，生成脑区节点特征矩阵； 所述图卷积模块包括依次连接的若干层图卷积网络，以及重要节点选择层；图卷积模块根据输入的脑区连接边特征矩阵、脑区节点特征矩阵及对应的样本的标签，得到显著的感兴趣脑区； 所述MLP分类器根据输入的显著的感兴趣脑区，输出分类结果； S3、基于步骤S1构建的训练样本集对识别模型进行训练；利用有标签的样本数据和损失定义函数，迭代训练和调识别整模型可学习参数，以达到损失值收敛的目标； S4、采集待识别对象的结构磁共振成像、功能磁共振成像、非图像表型数据三种模态数据分别进行预处理，将预处理得到的脑区结构数据、脑区功能数据和表型数据输入训练完成的识别模型中，得到分类结果。

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