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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种基于对称正定流形的解耦表征的脑网络分析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：CN117011268B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202310976368.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于对称正定流形的解耦表征的脑网络分析方法是由李文阳;王明亮;刘青山设计研发完成，并于2023-08-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于对称正定流形的解耦表征的脑网络分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于对称正定流形的解耦表征的脑网络分析方法，属于医学影像处理领域；分析方法包括：获取受试者静息状态下的功能磁共振脑影像数据，进行预处理，根据大脑结构的解剖学模板划分感兴趣区，得到每个感兴趣区的血氧水平依赖信号的时间序列；通过计算成对感兴趣区之间皮尔逊相关系数，构建脑功能连接网络，生成位于SPD流形空间上的FC矩阵；利用SPD流形编码器，初步提取FC矩阵中的特征信息，并使用SPD流形解码器进行重构；将SPD流形编码器输出的特征送入解耦表征模块进行解耦，分离出站点无关和站点特定的SPD流形特征；提取到的站点无关SPD流形特征投影回切平面空间，送入两层全连接层，并采用Softmax作为激活函数，得到分类结果。

本发明授权一种基于对称正定流形的解耦表征的脑网络分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于对称正定流形的解耦表征的脑网络分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取受试者静息状态下的功能磁共振脑影像数据，进行预处理，根据大脑结构的解剖学模板划分感兴趣区，得到每个感兴趣区的血氧水平依赖信号的时间序列； 通过计算成对感兴趣区之间皮尔逊相关系数，构建脑功能连接网络，生成位于SPD流形空间上的FC矩阵； 利用SPD流形编码器，初步提取FC矩阵中的特征信息，并使用SPD流形解码器进行重构； 将SPD流形编码器输出的特征送入解耦表征模块进行解耦，分离出站点无关和站点特定的SPD流形特征； 提取到的站点无关SPD流形特征投影回切平面空间，送入两层全连接层，并采用Softmax作为激活函数，得到分类结果； 通过域泛化损失和局部重构损失对解耦过程进行监督； 域泛化损失： 其中，NB表示批次的大小，i是一个批次中数据的下标，a是选定为锚点样本的在批次数据中的下标；Npos为正类对的数量，Nneg为负类对的数量；L是病例的真实标签；DLEM为测地线距离，为监督域不变特征质量的损失函数，为监督域特定特征质量的损失函数，为监督上述两类特征质量的损失函数；Xco和Xsp分别代表解耦出的站点无关和站点特定信息，S是站点标签； 局部重构损失： 其中，为度量重构后的待解耦SPD特征和解耦前的SPD特征的损失函数，Xto-disentagle和分别指的是解耦前的SPD特征和重构后的解耦前的SPD特征。

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