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龙图腾网获悉三峡大学申请的专利一种基于GNN的多模态脑成像自闭症谱系障碍检测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：CN119989089B 。

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：202510078750.9，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于GNN的多模态脑成像自闭症谱系障碍检测方法是由汪方毅;赵淼;李贝;陈文康设计研发完成，并于2025-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于GNN的多模态脑成像自闭症谱系障碍检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于GNN的多模态脑成像自闭症谱系障碍检测方法，通过引入与传统特征的不同的以边缘为中心的功能连接网络，挖掘脑区间更加高阶的信息交互，精准捕捉自闭症患者的脑功能异常模式。同时，利用GNN的图结构学习能力，将脑成像数据与临床文本信息整合为统一的多模态图，捕捉复杂的非线性关系，实现多模态特征的深度结合；该方法有效提升了自闭症检测的准确性与鲁棒性，为个性化诊断与治疗提供技术支持，解决了多模态数据融合和脑网络分析中的关键技术难题，提升了ASD早期诊断的准确性和可靠性。

本发明授权一种基于GNN的多模态脑成像自闭症谱系障碍检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于GNN的多模态脑成像自闭症谱系障碍检测方法,其特征在于，包括以下步骤： S1，获取受试者的fMRI数据，数据来源于公开数据集或临床实验中收集的个体数据； S2，对获取的fMRI数据进行预处理，包括去噪、空间标准化和时间对齐；通过预处理将数据转化为符合分析要求的时间序列； S3，在提取的时间序列基础上，通过计算得到以边缘为中心的功能连接矩阵，方法为： 对于所有大脑区域提取出的平均时间序列进行z-scores标准化，用于评估样本点相对于总体均值的偏离程度，从而实现数据的归一化处理： ； 其中和是两个脑区的平均时间序列，和是和两个时间序列的分数； 对于任意两个大脑区域提取的平均时间序列，计算它们的的逐元素乘积，得到一组新的时间序列，称为“边缘时间序列”： ； ； 式中，表示大脑区域和大脑区域之间的“边缘时间序列”；表示大脑区域和大脑区域之间的“边缘时间序列”；和表示脑区和脑区的平均时间序列的z分数； 计算任意两个“边缘时间序列”之间的逐元素乘积，得到最终的以边缘为中心的功能连接矩阵： ； 式中，EFCN表示得到的以边缘为中心的功能连接矩阵； S4，对以边缘为中心的功能连接矩阵进行特征选择，筛选出与ASD诊断密切相关的关键特征； S5，结合受试者的临床文本信息构建描述边缘特征的邻接矩阵；包括对受试者进行临床诊断，得到患者的性别和年龄的文本数据作为构建邻接矩阵的依据； S6，将预处理后的fMRI特征与临床文本特征作为输入，送入GNN进行联合学习和分类。

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