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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利一种基于动态性和稀疏编码的孤独症识别方法及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：CN117257326B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202311265682.4，技术领域涉及：A61B5/369；该发明授权一种基于动态性和稀疏编码的孤独症识别方法及系统是由裴胜兵;吕鹏博;吕钊;张超;范存航;李平设计研发完成，并于2023-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动态性和稀疏编码的孤独症识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及孤独症识别技术领域，更具体的，涉及一种基于动态性和稀疏编码的孤独症识别方法及系统。本发明搭建出识别模型，先构建特征提取模板，再训练识别模型得到训练好的识别模型，然后使用训练好的识别模型对G个待识别病患的fMRI脑信号数据进行处理，得到G个识别结果。考虑到孤独症患者和正常人之间的某些特定大脑功能存在差异，本发明构建的识别模型在对fMRI脑信号数据进行特征提取时，选择了具有显著差异的大脑功能连接形成特征选择，并采用特征提取模板提取出F‑score处于前列的特征向量，从而降低后续特征处理量，通过更少的计算获得更好的效率。本发明解决了现有模型效率偏低的问题。

本发明授权一种基于动态性和稀疏编码的孤独症识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于动态性和稀疏编码的fMRI脑信号识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 搭建识别模型，先构建特征提取模板，再训练识别模型得到训练好的识别模型； 获取个待识别病患的fMRI脑信号数据；≥1； 使用训练好的识别模型对个待识别病患的fMRI脑信号数据进行处理，得到个识别结果；其中，第个识别结果对应第个待识别病患的fMRI脑信号数据；∈[1,] 其中，所述识别模型包括： 特征提取部，其用于对第个待识别病患的fMRI脑信号数据处理得到个潜在特征；所述特征提取部包括：滑窗处理子单元、向量转换子单元、特征选择子单元、稀疏自编码子单元；所述滑窗处理子单元用于按照滑动窗口的方式将第个待识别病患的fMRI脑信号数据划分成个数据窗口、并对应转换成个功能连接矩阵；所述向量转换子单元用于选取个功能连接矩阵的上三角、并将第个功能连接矩阵的上三角展成个一维特征向量，共输出n*S个一维特征向量；∈[1,]；所述特征选择子单元用于依据特征提取模板从第个功能连接矩阵对应的个一维特征向量提取出F-score处于前列的个高值特征向量，共输出n*P个高值特征向量；所述稀疏自编码子单元用于对第个功能连接矩阵对应的个高值特征向量进行特征降维得到个潜在特征，共输出n*Q个潜在特征； 特征增强部，其用于对第个功能连接矩阵对应的个潜在特征进行特征增强得到个增强特征，共输出n*Q个增强特征；以及 分类预测部，其用于基于单向LSTM对n*Q个增强特征进行特征预测，得到识别结果。

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