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龍圖騰網獲悉深圳大學申請的專利一種ADHD致病皮下核團預測方法、系統、裝置與存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114550935B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210181451.4，技術領域涉及：G16H50/30；該發明授權一種ADHD致病皮下核團預測方法、系統、裝置與存儲介質是由穆淑花;鄔慧君;常春起設計研發完成，并于2022-02-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種ADHD致病皮下核團預測方法、系統、裝置與存儲介質在說明書摘要公布了：本申請公開了一種ADHD致病皮下核團預測方法，系統、裝置與存儲介質，其中方法包括以下步驟：獲取各亞型ADHD病例的第一磁共振圖像數據集、正常兒童皮下核團的第二磁共振圖像數據集以及各亞型病例的第一量表數據；對第一磁共振圖像數據集和第二磁共振圖像數據集進行皮下核團的結構共變分析，得到第一異常皮下核團；根據第一異常皮下核團的兩個皮下腦區體積，得到第一貢獻分數；根據第一貢獻分數和第一量表數據，得到訓練好的預測回歸模型；將待預測的ADHD病例的第一磁共振圖像輸入至預測回歸模型，得到皮下核團的預測結果。本方法可以為臨床治療和康復決策提供有效性科學依據。本申請可廣泛應用于醫學技術領域內。

本發明授權一種ADHD致病皮下核團預測方法、系統、裝置與存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種ADHD致病皮下核團預測方法，其特征在于，包括以下步驟： 獲取各亞型ADHD病例的第一磁共振圖像數據集、正常兒童皮下核團的第二磁共振圖像數據集以及各亞型病例的第一量表數據； 對所述第一磁共振圖像數據集和所述第二磁共振圖像數據集進行皮下核團的結構共變分析，得到第一異常皮下核團；所述對所述第一磁共振圖像數據集和第二磁共振圖像數據集進行皮下核團的結構共變分析，得到第一異常皮下核團這一步驟，具體包括： 對所述第一磁共振圖像數據集進行結構共變分析，得到各個亞型病例的14個皮下腦區的第一偏相關系數； 對所述第二磁共振圖像數據集進行結構共變分析，得到正常兒童的14個皮下腦區的第二偏相關系數； 根據所述第一偏相關系數和所述第二偏相關系數，確定正常兒童與各個亞型病例的第一組間差異系數； 根據所述第一組間差異系數，確定第一異常皮下核團； 根據所述第一異常皮下核團的兩個皮下腦區體積，得到第一貢獻分數； 所述根據所述第一異常皮下核團的兩個皮下腦區體積，得到第一貢獻分數這一步驟，具體包括： 獲取第一異常皮下核團的第一皮下腦區體積和第二皮下腦區體積； 將所述第一皮下腦區體積和所述第二皮下腦區體積輸入計算公式，得到第一貢獻分數；其中所述公式為： 其中p為第一貢獻分數，Xi為病例的第一皮下腦區體積，Yi為第二皮下腦區體積，X代表病例所屬亞型數據集的第一皮下腦區體積的平均數，Y代表病例所屬亞型數據集的第二皮下腦區體積的平均數，Sx代表第一皮下腦區體積的標準差，Sy代表第二皮下腦區體積的標準差； 根據所述第一貢獻分數和所述第一量表數據，得到訓練好的預測回歸模型； 所述根據所述第一貢獻分數和所述第一量表數據，得到訓練好的預測回歸模型這一步驟，具體包括： 構建支持向量回歸模型并設置第一模型參數； 對所述第一貢獻分數進行標準化，得到標準化數據； 將所述標準化數據輸入至所述支持向量回歸模型，得到第一預測量表數據； 根據所述第一預測量表數據與第一量表數據，確定相關性概率； 若所述相關性概率小于等于預設的第一閾值，則所述支持向量回歸模型為預測回歸模型； 若所述相關性概率大于所述第一閾值，調整所述第一模型參數并進行模型訓練以使所述相關性概率小于等于所述第一閾值； 將待預測的ADHD病例的第一磁共振圖像輸入至所述預測回歸模型，得到皮下核團的預測結果。

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