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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种基于BOLD信号的注意缺陷与多动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：CN116522282B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202310622593.4，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于BOLD信号的注意缺陷与多动障碍检测方法是由牛源;彭舰;黄飞虎;黄文;陈俊辉;王金策;弋沛玉设计研发完成，并于2023-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于BOLD信号的注意缺陷与多动障碍检测方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于BOLD信号的注意缺陷与多动障碍检测方法，通过建立功能连接提取网络提取BOLD信号的相关性特征，然后通过时间特征提取网络提取BOLD信号的时间特征，并将BOLD信号的相关性特征和时间特征进行特征融合，最后基于Softmax函数建立检测网络，将特征融合得到的样本输入检测网络得到检测结果；本发明不仅考虑了BOLD信号在时间维度的波动特征，还通过BOLD信号计算出功能连接来进一步增强特征，提升了分类准确率，可以通过一个输出表达多个功能连接的同时，还可以提取到BOLD信号间的非线性特征，一定程度上解决了传统的基于Pearson功能连接特征过多以及只能计算线性相关的问题。

本发明授权一种基于BOLD信号的注意缺陷与多动障碍检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于BOLD信号的注意缺陷与多动障碍检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、通过建立功能连接提取网络提取BOLD信号的相关性特征； 步骤S1中，所述功能连接提取网络包括特征提取网络和相关性计算网络；所述特征提取网络包括采用LeakyReLU激活函数，用于提取BOLD信号的特征；所述相关性计算网络采用自注意力机制，用于对所述特征提取网络提取到的BOLD信号的特征进行相关性计算得到相关性特征； 所述相关性计算的计算过程包括： ， 其中，表示输入特征，表示j部分的输入特征，、、和均为参数矩阵，表示的嵌入结果，表示要查询的内容，表示与相匹配的索引，表示查询结果，表示与之间的相关度，表示的转置，表示与相匹配的索引，表示的映射，表示的线性变换特征，表示输入特征中各部分的带权之和； S2、通过时间特征提取网络提取BOLD信号的时间特征； 步骤S2中，所述时间特征提取网络包括三个一维卷积核和GRU组成，BOLD信号通过三个一维卷积核之后由GRU提取BOLD信号的时间特征；其中，所述GRU提取BOLD信号的时间特征的计算过程包括： 其中，表示重置门，表示sigmoid函数，表示的对应参数矩阵，表示BOLD信号时间序列，表示当前时间点的BOLD信号值，表示，表示GRU的隐藏状态，表示GRU的上一个隐藏状态，表示的对应偏执量，表示候选状态，表示的对应参数矩阵，表示Hadamard积，表示的对应偏执量，表示更新门，表示的对应参数矩阵，表示的对应偏执量，表示最终的时间特征； S3、将BOLD信号的相关性特征和时间特征进行特征融合； S4、基于Softmax函数建立检测网络，将特征融合得到的样本输入检测网络得到检测结果。

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