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龍圖騰網(wǎng)獲悉山西大學申請的專利平滑的組信息指導獨立成分分析方法用于腦功能網(wǎng)絡(luò)分析獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN115760736B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202211393732.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權(quán)平滑的組信息指導獨立成分分析方法用于腦功能網(wǎng)絡(luò)分析是由杜宇慧;黃晨設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-11-08向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本平滑的組信息指導獨立成分分析方法用于腦功能網(wǎng)絡(luò)分析在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了平滑的組信息指導獨立成分分析方法用于腦功能網(wǎng)絡(luò)分析，屬于腦影像獨立成分分析技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明包括進行獨立成分分析得到組水平上的成分作為參考信號；計算體素的特征以構(gòu)建圖正則化項；以體素特征和參考信號為指導，利用多目標函數(shù)進行迭代求解，估計出個體被試的獨立成分；根據(jù)提取出的成分計算個體被試中每個成分對應的時間序列。本發(fā)明克服了目前在腦功能網(wǎng)絡(luò)提取領(lǐng)域應用廣泛的組信息指導獨立成分分析方法中未對提取成分的平滑性進行優(yōu)化的局限性，得到了更準確的腦功能網(wǎng)絡(luò)。在目標函數(shù)的構(gòu)建過程中引入了體素特征作為指導，增強了結(jié)果的空間平滑性和功能相關(guān)性，能夠幫助新方法學習到更加符合實際大腦工作機制的網(wǎng)絡(luò)。

本發(fā)明授權(quán)平滑的組信息指導獨立成分分析方法用于腦功能網(wǎng)絡(luò)分析在權(quán)利要求書中公布了：1.平滑的組信息指導獨立成分分析方法用于腦功能網(wǎng)絡(luò)分析，其特征在于：包括以下步驟： 步驟S1，對功能磁共振成像fMRI數(shù)據(jù)進行預處理，并將四維數(shù)據(jù)表示為二維矩陣； 步驟S2，按時間方向串聯(lián)，分別對數(shù)據(jù)進行被試級和組級的主成分分析降維； 步驟S3，對降維后的數(shù)據(jù)進行獨立成分分析，得到組水平上的獨立成分； 步驟S4，計算16種體素特征以構(gòu)建圖正則化項； 步驟S5，通過體素特征和組水平上的獨立成分為參考構(gòu)造多目標函數(shù)，并對目標函數(shù)進行歸一化； 步驟S6，將每個被試的數(shù)據(jù)利用多目標函數(shù)進行迭代優(yōu)化，得到個體被試的獨立成分； 步驟S7，計算個體被試每個獨立成分對應的時間序列，即腦功能網(wǎng)絡(luò)相應的激活模式； 所述步驟S5通過體素特征和組水平上的獨立成分為參考構(gòu)造多目標函數(shù)中，多目標優(yōu)化函數(shù)表示為： 該多目標函數(shù)的優(yōu)化包括被試不同成分之間的獨立性、成分與參考信號之間的相似性、成分的平滑性；其中，為估計的獨立成分， 代表白化后的隨機向量，v是一個零均值、單位方差的高斯變量，Ri為零均值、單位方差的參考信號；G.表示任意非二次函數(shù)，E.為求數(shù)學期望，Tr.為求矩陣的跡，L表示拉普拉斯矩陣，表示Yi和Ri的皮爾遜相關(guān)系數(shù)，由于Yi和Ri都是零均值和單位方差，故這一項表示為Yi和Ri的期望； 其中，成分與參考間的相似性度量FYi包括計算成分和參考乘積成分的數(shù)學期望，用樣本表示為成分和參考信號之間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)，使結(jié)果在不同的被試間具有可比性；被試不同成分之間的獨立性度量JYi計算成分的負熵，負熵值越大，結(jié)果的獨立性越強；成分的平滑性度量SYi為估計的成分和拉普拉斯矩陣乘積的跡，通過引入體素的特征構(gòu)造拉普拉斯矩陣，得到一個最近鄰圖來模擬其流形結(jié)構(gòu)。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人山西大學，其通訊地址為：030006 山西省太原市塢城路92號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。