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龙图腾网获悉华中科技大学同济医学院附属同济医院申请的专利一种基于高密度脑电图的高阶拓扑脑网络分析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：CN121210932B 。

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：202511758215.4，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于高密度脑电图的高阶拓扑脑网络分析方法及系统是由张函;杨俊康;杨渊设计研发完成，并于2025-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于高密度脑电图的高阶拓扑脑网络分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于高密度脑电图的高阶拓扑脑网络分析方法及系统，属于脑网络分析领域，包括：获取高密度脑电图原始数据，进行预处理和源定位，得到感兴趣脑区的电流密度时间序列；计算k阶共波动，量化多脑区协同交互；基于共波动构建高阶功能连接矩阵，并进行阈值筛选和稀疏化；对高阶功能连接矩阵进行功能模块识别，提取脑网络拓扑学特征，包括图论、加权单纯复形构建、符号重映射规则下的权重赋值、违规三角形检测、持久同调分析，以及超一致性与超复杂性计算；进行机器学习分类和输出。本发明提供了高时间分辨下的高阶脑网络分析框架，适用于神经精神疾病辅助诊断、认知评估和脑机接口等领域，实现非侵入式脑功能评估。

本发明授权一种基于高密度脑电图的高阶拓扑脑网络分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于高密度脑电图的高阶拓扑脑网络分析方法，其特征在于，包括： 对脑电图进行预处理并进行源定位，得到多个感兴趣脑区的电流密度时间序列； 根据所述电流密度时间序列计算k阶共波动；其中k=1表示由两个感兴趣脑区组成的边的共波动，k=2表示由三个感兴趣脑区组成的三角形的共波动；共波动以对各感兴趣脑区信号进行标准化并在时间点上联合反映其同步变化为特征； 依据边的共波动时间序列之间的相关性构建高阶功能连接矩阵，并通过阈值保留强连接以获得稀疏矩阵； 基于所述稀疏矩阵，提取脑网络拓扑学特征，包括图论特征和单纯复形特征； 所述图论特征通过基于稀疏矩阵构建加权无向图并计算图论指标获得； 所述单纯复形特征通过以下步骤获得： 按照共波动的正负与强弱对边和三角形进行符号重映射赋权，得到赋权结果，其中所有组成信号在同一时间点同号时赋予正权；存在异号时赋予负权； 根据赋权结果按权重由强到弱生成滤过序列，并在滤过过程中执行违规三角形检测，得到违规记录，其中当某一三角形的权重大于其至少一条组成边的权重时，将该三角形判定为违规并从滤过中移除； 在所述滤过序列上进行持久同调计算以获得一维环路的出现与消失信息，形成持久性图； 从所述持久性图与违规记录中得到超一致性指标与超复杂性指标；其中所述超一致性指标表示被判定为违规的正权三角形相对于全部正权三角形的比例，所述超复杂性指标表示所述持久性图相对空持久性图的距离度量； 输出所述超一致性指标和超复杂性指标，用于脑状态分析；或者，将所述超一致性指标、超复杂性指标与图论特征进行整合，构建综合特征向量用于脑状态分析。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华中科技大学同济医学院附属同济医院，其通讯地址为：430030 湖北省武汉市硚口区解放大道1095号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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