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龙图腾网获悉之江实验室申请的专利基于脑图谱融合模型的个体脑图谱绘制方法及装置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：CN116269312B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202310162466.0，技术领域涉及：A61B5/055；该发明授权基于脑图谱融合模型的个体脑图谱绘制方法及装置是由张靖;张瑜;蒋田仔;赵博涛;孙超良;张春玲设计研发完成，并于2023-02-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于脑图谱融合模型的个体脑图谱绘制方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于脑图谱融合模型的个体脑图谱绘制方法及装置。方法包括：接收用于脑图谱融合模型训练的至少两组被试数据，提取被试数据的数据特征，对被试数据进行预处理得到邻接矩阵；将所述数据特征、所述邻接矩阵输入至已构建的基于图卷积模型和标签传播模型的初始脑图谱融合模型中，得到所述初始脑图谱融合模型输出的脑图谱预测值，根据所述脑图谱预测值对基于图卷积和标签传播算法的所述初始脑图谱融合模型进行训练，得到训练后的脑图谱融合模型；将待测数据输入训练后的脑图谱融合模型，得到个体脑图谱。采用本方法能够将图卷积算法和标签传播算法结合用以处理被试数据，提升个体脑图谱的绘制速度和精度。

本发明授权基于脑图谱融合模型的个体脑图谱绘制方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于脑图谱融合模型的个体脑图谱绘制方法，其特征在于，所述脑图谱绘制方法包括： 接收用于脑图谱融合模型训练的至少两组被试数据，提取所述被试数据的数据特征，对所述被试数据进行预处理得到邻接矩阵，包括：接收用于脑图谱融合模型训练的至少两组被试数据，每一组所述被试数据包括T1加权数据、静息态功能磁共振数据以及弥散加权磁共振数据；对所述T1加权数据、所述静息态功能磁共振数据进行数据特征提取处理，得到与所述T1加权数据对应的邻接矩阵、所述静息态功能磁共振数据对应的邻接矩阵；提取所述弥散加权磁共振数据的纤维束特征； 将所述数据特征、所述邻接矩阵输入至已构建的基于图卷积模型和标签传播模型的初始脑图谱融合模型中，得到所述初始脑图谱融合模型输出的脑图谱预测值，根据所述脑图谱预测值对基于图卷积和标签传播算法的所述初始脑图谱融合模型进行训练，得到训练后的脑图谱融合模型，包括：将所述T1加权数据对应的邻接矩阵进行归一化处理，得到归一化邻接矩阵，将所述纤维束特征进行降维处理，得到降维纤维束特征；构建第一图卷积模型，将所述归一化邻接矩阵和所述降维纤维束特征输入至所述第一图卷积模型，得到第一脑图谱预测值；构建标签传播模型，将所述归一化邻接矩阵和预设的组图谱标签输入所述标签传播模型，得到第二脑图谱预测值；构建第二图卷积模型，将预设的先验掩模与所述静息态功能磁共振数据对应的数据特征及所述静息态功能磁共振数据对应的邻接矩阵输入所述第二图卷积模型，得到第三脑图谱预测值；根据所述第一脑图谱预测值、所述第二脑图谱预测值和所述第三脑图谱预测值对所述初始脑图谱融合模型进行训练，得到训练后的脑图谱融合模型； 将待测数据输入所述训练后的脑图谱融合模型，得到个体脑图谱。

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