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龙图腾网获悉昆明理工大学申请的专利一种应激相关障碍分型的自监系统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：CN119381008B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411399716.3，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权一种应激相关障碍分型的自监系统是由马云云;伏云发;丁鹏设计研发完成，并于2024-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种应激相关障碍分型的自监系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种应激相关障碍分型的自监系统，属于医学数据分析技术领域。本发明包括数据收集模块：收集病人的医疗数据，包括fMRI数据，问卷和量表。这些数据被分为应激障碍组和非应激障碍组。预处理模块：对各类数据进行预处理，提高数据质量。模型训练模块：对数据进行深度学习训练，生成应激相关障碍分型模型。评估模块：对上述生成的应激相关障碍分型模型进行效果评估，以确保模型的准确性和可靠性。评估结果将用于选取或优化最优模型。集成模块：将经过评估和优化的最优模型集成为一个完整的系统，使其能够对患者的fMRI数据及问卷量表结果进行综合分析，能够将患者分为不同的应激相关障碍类型。

本发明授权一种应激相关障碍分型的自监系统在权利要求书中公布了：1.一种应激相关障碍分型的自监系统，其特征在于所述系统包括： 数据收集模块、预处理模块、模型训练模块、模型评估模块和系统集成模块； 所述数据收集模块，包括数据筛选单元和数据分组单元； 所述预处理模块，包括fMRI数据预处理单元和问卷量表数据预处理单元； 所述fMRI数据预处理单元，包括基本预处理、时间序列提取和功能连接矩阵构建； 所述问卷量表数据预处理单元，包括数据清洗、编码转换、归一化处理； 所述模型训练模块，包括fMRI特征提取单元、问卷量表特征提取单元和特征融合单元； 所述fMRI特征提取单元，包括图卷积神经网络GCN算法对功能连接矩阵进行深度特征提取，输出fMRI特征向量； 所述问卷量表特征提取单元，包括自然语言处理技术和GloVe模型处理问卷和量表数据，输出问卷量表特征向量； 所述特征融合单元，输入fMRI特征向量和问卷量表特征向量，通过应用多层感知机MLP，输出亚型分类结果； 所述模型评估模块，包括测试单元、结果获取单元和评估单元； 所述系统集成模块，包括系统整合单元、操作界面单元、结果呈现单元、维护更新单元和性能监控与日志记录单元； 所述预处理模块包括fMRI数据预处理单元和问卷量表数据预处理单元： fMRI数据预处理单元，用于对收集到的fMRI数据执行一系列预处理步骤，预处理包括去除时间序列中的噪声、空间标准化、时间序列的归一化、以及任何必要的数据转换，在预处理后，根据预定义的大脑分区划分fMRI数据，并提取每个区域的时间序列数据，利用提取的时间序列数据计算大脑区域间的功能连接； 问卷和量表数据预处理单元，用于对问卷和量表数据进行预处理，包括数据清洗、编码转换、归一化处理，为模型训练提供标准化的输入； 所述模型评估模块，包括： 测试单元，用于在独立的测试数据集上运行模型训练模块训练好的模型，以模拟实际应用场景中的模型表现，确保评估的准确性和实用性； 结果获取单元，用于收集测试单元运行结果，包括模型的预测准确率、召回率、F1分数关键性能指标，以全面理解模型性能； 评估单元，用于综合分析结果获取单元收集到的性能数据，对比不同模型或同一模型的不同配置，确定最优的模型配置和参数；此外，该单元也负责识别模型表现中的潜在问题，如过拟合或欠拟合，并提出相应的优化建议； 所述fMRI数据预处理单元中，通过以下公式计算皮尔逊相关系数PCC，用于构建功能连接矩阵，公式中的表示第n个脑区与第m个脑区的信号时间序列之间的皮尔逊相关系数； ； 其中，和分别是脑区n和脑区m的信号均值，N表示时间点的总数，表示在时间点t的脑区n的信号值，表示在时间点t的脑区m的信号值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人昆明理工大学，其通讯地址为：650500 云南省昆明市呈贡区景明南路727号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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