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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于功能分区与图卷积神经网络的自闭症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：CN119833113B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411902902.4，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种基于功能分区与图卷积神经网络的自闭症识别方法是由邓欣;谭明辉;张勇;王彪;马铭辉设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于功能分区与图卷积神经网络的自闭症识别方法在说明书摘要公布了：本发明属于自闭症识别领域，具体涉及一种基于功能分区与图卷积神经网络的自闭症识别方法；包括：获取自闭症脑成像数据，采用DMN模式对大脑进行分区，根据分区构建局部功能邻接矩阵和全局动态邻接矩阵；采用时空特征提取器对自闭症脑成像数据进行处理，得到时空特征；将时空特征送入到频率特征提取器，得到频率特征；采用局部功能特征提取器对频率特征与局部功能邻接矩阵进行处理，得到局部功能特征；采用全局动态特征提取器对频率特征与全局动态邻接矩阵进行处理，得到全局动态特征；将局部功能特征和全局动态特征进行特征融合；将融合后的特征输入到分类器，得到自闭症识别结果；本发明减小了不同自闭症患者之间的数据差异，提升了识别效果。

本发明授权一种基于功能分区与图卷积神经网络的自闭症识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于功能分区与图卷积神经网络的自闭症识别方法，其特征在于，包括：获取脑成像数据，并将其输入到训练好的自闭症识别模型中，得到自闭症识别结果； 自闭症识别模型的训练过程包括： S1：获取自闭症脑成像数据，采用DMN模式对大脑进行分区，根据分区构建局部功能邻接矩阵和全局动态邻接矩阵； S2：采用时空特征提取器对自闭症脑成像数据进行处理，得到时空特征；所述时空特征提取器包括通道注意力层和空间注意力层； 通道注意力层的计算公式为： ； 空间注意力层的计算公式为： ； 其中，表示通道注意力层输出，表示空间注意力层输出，表示sigmoid激活函数，和表示第一、第二训练权重矩阵，和分别表示平均池化和最大池化，表示卷积核大小为的卷积； S3：将时空特征送入到频率特征提取器，得到频率特征；所述频率特征提取器为小波卷积层，小波卷积层利用卷积递归操作，模拟小波函数对时空特征进行频率特征提取，得到频率特征； S4：采用局部功能特征提取器对频率特征与局部功能邻接矩阵进行处理，得到局部功能特征；所述局部功能特征提取器包括图卷积层、RELU激活层和Dropout层； S5：采用全局动态特征提取器对频率特征与全局动态邻接矩阵进行处理，得到全局动态特征；所述全局动态特征提取器包括图动态卷积层、RELU激活层和Dropout层； S6：将局部功能特征和全局动态特征进行特征融合，得到融合特征； S7：将融合特征输入到分类器，得到自闭症识别结果；将融合特征输入到分类器包括： 将融合特征输入到第一全连接层进行降维，得到降维结果；将降维结果输入RELU激活层，得到中间特征；将中间特征输入第二全连接层进行降维，得到自闭症相关特征，将自闭症相关特征输入Sofmax层进行归一化，得到自闭症识别结果； S8：计算模型总损失并根据模型总损失调整模型参数，当达到预先设定的训练次数时，完成模型训练。

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