常州大学焦竹青获国家专利权
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龙图腾网获悉常州大学申请的专利一种大脑功能网络的超图表示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：CN115329929B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202210826115.0，技术领域涉及：G06T11/26；该发明授权一种大脑功能网络的超图表示方法是由焦竹青;奚正涛;石海峰;张儒璞;陆钰设计研发完成，并于2022-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种大脑功能网络的超图表示方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种大脑功能网络的超图表示方法，其步骤包括：对静息态的功能磁共振成像进行预处理得到所有脑区的时间序列；使用滑动窗口将整个时间序列划分为多个重叠的子序列段；构建动态大脑功能网络，并将其转化为一个优化模型；采用最邻近结点算法构建动态大脑功能网络的超图；通过卷积操作对超图结构进行动态修改，提取特征得到新的动态超图；提取动态超图的拉普拉斯矩阵；构建拉普拉斯矩阵的流形正则项，并将流形正则项和L11范数正则项同时引入到优化模型中，得到大脑功能网络的超图表示形式。本发明用于表示多个脑区之间的功能交互和高阶关系，确定具有判别性的大脑功能网络分类特征，有效提高对脑疾病特征的分类性能。
本发明授权一种大脑功能网络的超图表示方法在权利要求书中公布了：1.一种大脑功能网络的超图表示方法，其特征在于：步骤包括 步骤1：获取大脑的静息态功能磁共振成像数据； 步骤2：将静息态功能磁共振成像数据根据标准分区模板配准到不同脑区，得到所有脑区的时间序列； 步骤3：采用滑动窗口将整个时间序列划分为多个重叠的子序列，并对子序列进行中心化和标准化后获得时间序列矩阵； 步骤4：根据时间序列矩阵来构建动态大脑功能网络，并将大脑功能网络转化为优化模型； 步骤5：采用最邻近结点算法构建动态大脑功能网络的超图G； 步骤6：通过卷积操作对超图G进行动态修改，提取超图G的特征，得到新的动态超图G*； 步骤7：提取动态超图G*的拉普拉斯矩阵Ldh； 步骤8：构建动态超图的拉普拉斯矩阵Ldh的流形正则项，将流形正则项β和L1范数正则项λ同时引入到步骤4所述的优化模型中，得到大脑功能网络的超图表示形式。
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