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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种针对多模态脑网络图谱的参数转换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：CN120678411B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202510739468.0，技术领域涉及：A61B5/055；该发明授权一种针对多模态脑网络图谱的参数转换方法及系统是由魏永斌;刘东旭;刘清源;祁婷;赵淑婉;金千惠;王泽瑶设计研发完成，并于2025-06-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对多模态脑网络图谱的参数转换方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种针对多模态脑网络图谱的参数转换方法及系统，该方法包括：获取并对比单个受试者的多个源脑区和多个目标脑区，构建各目标脑区与源脑区的重叠脑区集合，并统计各重叠脑区集合之间的脑白质纤维束数量和脑功能连接系数，基于此分别计算脑白质纤维脑网络和脑功能连接系数脑网络的重映射系数；获取并统计多个受试者目标脑区与源脑区的重叠脑区集合及对应的脑白质纤维束数量和脑功能连接系数；计算源图谱下的第一实验组和第一对照组、目标图谱下的第二实验组和第二对照组脑连接强度的方差，通过影响权重对重叠脑区集合之间的源脑连接统计量进行加权求和，得到目标脑区之间的目标脑连接统计量。

本发明授权一种针对多模态脑网络图谱的参数转换方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种针对多模态脑网络图谱的参数转换方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 获取多个受试者在源图谱中的多个源脑区和目标图谱中的多个目标脑区，对比源脑区和目标脑区，筛选与各目标脑区重叠的源脑区，并构建为每个目标脑区的重叠脑区集合； 当源图谱与目标图谱为脑白质纤维脑网络图谱时，个体图谱参数转换的过程包括：统计各重叠脑区集合之间的源脑区脑白质纤维束数量，并基于预设的第一重映射系数对各重叠脑区集合之间的源脑区脑白质纤维束数量进行加权求和得到目标脑区之间的目标脑区脑白质纤维束数量；群体图谱参数转换过程包括：按照设定要素确定受试者所属的分组，得到关于源图谱的第一实验组和第一对照组，关于目标图谱的第二实验组和第二对照组；分别计算第一实验组、第一对照组、第二实验组和第二对照组的脑连接强度的方差衡量波动性差异并对各第一重映射系数进行修正得到对目标脑连接统计量的影响权重；计算重叠脑区集合之间各源脑区的源脑连接统计量，并基于影响权重对源脑连接统计量进行加权求和得到目标脑区之间的目标脑连接统计量； 当源图谱与目标图谱为脑功能连接系数网络图谱时，个体图谱参数转换的过程包括：统计各重叠脑区集合之间的源脑区脑功能连接系数，并基于第二重映射系数对各重叠脑区集合之间的源脑区脑功能连接系数进行加权求和得到目标脑区之间的目标脑区脑功能连接系数；群体图谱参数转换过程包括：按照设定要素确定受试者所属的分组，得到关于源图谱的第一实验组和第一对照组，关于目标图谱的第二实验组和第二对照组；分别计算第一实验组、第一对照组、第二实验组和第二对照组的脑连接强度的方差衡量波动性差异并对各第二重映射系数进行修正得到对目标脑连接统计量的影响权重；计算重叠脑区集合之间各源脑区的源脑连接统计量，并基于影响权重对源脑连接统计量进行加权求和得到目标脑区之间的目标脑连接统计量； 其中，预设的第一重映射系数的计算过程包括：获取多个样本受试者在样本目标图谱中的多个样本目标脑区，以及在样本源图谱中与样本目标脑区对应的样本重叠脑区集合；统计每个样本目标脑区对应的样本重叠脑区集合之间的源脑区样本脑白质纤维束数量，统计每个样本目标脑区之间的目标脑区样本脑白质纤维束数量，对源脑区样本脑白质纤维束数量加权求和后映射至目标脑区样本脑白质纤维束数量，并对权重求解得到独立映射系数，对多个样本受试者的独立映射系数进行归一化得到第一重映射系数； 其中，基于第二重映射系数对各重叠脑区集合之间的源脑区脑功能连接系数进行加权求和得到目标脑区之间的目标脑区脑功能连接系数，目标脑区脑功能连接系数满足以下表达式： ； 其中，表示目标脑区G和目标脑H之间的目标脑区脑功能连接系数，表示第二重映射系数，表示重叠脑区集合之间的源脑区脑功能连接系数，k表示目标脑区G的重叠源脑区集合中的源脑区数量，表示目标脑区H的重叠源脑区集合中的源脑区数量，表示目标脑区G的重叠脑区集合中的重叠脑体积比例系数，表示目标脑区H的重叠脑区集合中的重叠脑体积比例系数。

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