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龍圖騰網獲悉中國科學院深圳先進技術研究院申請的專利非自殺性自傷識別及預測方法及系統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：CN120227044B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-16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：202510717476.5，技術領域涉及：A61B5/369；該發明授權非自殺性自傷識別及預測方法及系統是由甄艷芬;張志珺設計研發完成，并于2025-05-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本非自殺性自傷識別及預測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及一種非自殺性自傷識別及預測方法，包括：對受試者進行行為數據采集及腦電信號采集；對采集的腦電信號進行預處理；對預處理后的腦電信號進行分析；根據采集的行為數據及分析得到的腦電信號，構建分類模型，并對非自殺性自傷進行識別及預測。本發明還涉及一種非自殺性自傷識別及預測系統。本發明能夠提供客觀、準確的檢測手段，實現NSSI的早期識別與病情監測，為及時干預和治療創造有利條件。

本發明授權非自殺性自傷識別及預測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種非自殺性自傷識別及預測方法，其特征在于，該方法包括如下步驟： a.對受試者進行行為數據采集及腦電信號采集； b.對采集的腦電信號進行預處理； c.對預處理后的腦電信號進行分析； d.根據采集的行為數據及分析得到的腦電信號，構建分類模型，并對非自殺性自傷進行識別及預測； 所述的步驟a包括：所述行為數據采集包括：記錄受試者正確擊中率、虛報率以及正確反應的反應時，評估受試者對情緒刺激的注意控制和抑制偏向；所述腦電信號采集包括：采集受試者完成情緒任務期間的任務態腦電信號及10分鐘的靜息態腦電信號； 所述的步驟b包括：對于所有腦電信號：使用離線分析依次進行濾波以去除高頻噪聲與基線漂移；通過目視檢查識別壞導聯，并利用周圍導聯數據進行插值替換，最終將數據重參考為全腦平均參考； 對于任務態腦電信號：以刺激事件為中心，分段為2.5秒的時段，進行獨立成分分析，識別并剔除眼動、眨眼及肌電偽跡成分；分段后進行校正，并剔除異常片段； 對于靜息態腦電信號：去除起始和最后的20秒數據后，將濾波并重參考的連續信號分割為4秒的時段，進行獨立成分分析，識別并剔除眼動、眨眼及肌電偽跡成分，隨后將整段數據減去均值以消除直流偏移，并同樣剔除幅值超限的時段，確保數據質量滿足后續分析要求； 所述的步驟c包括：腦電信號分析包括：事件相關電位分析、時頻分析及靜息態腦電微狀態分析； 所述事件相關電位分析包括：將預處理后各條件下的腦電分段數據進行平均，得到事件相關電位波形； 所述時頻分析包括：從單試次腦電信號中減去事件相關電位成分獲取誘發功率，利用滑動漢寧窗計算1-40Hz頻段的頻譜功率，并以基線期功率均值進行標準化；隨后，采用簇置換檢驗評估非自殺性自傷患者與對照組在delta、theta、alpha及beta頻段的功率差異；最后，提取中央中線電極在刺激后300-600ms時間窗內的theta頻段平均功率作為核心指標； 所述靜息態腦電微狀態分析包括：對靜息態腦電信號帶通濾波，識別全局場功率峰值并構建個體微狀態圖譜；將微狀態圖譜匹配到標準化模板后，反擬合至個體數據，提取用于量化靜息態腦狀態動態特性的參數； 所述的步驟d包括：基于行為數據和腦電信號特征，構建分類模型；通過前向選擇策略，按特征重要性降序逐步優化分類模型，采用三折交叉驗證評估性能，最終選取準確率最高的分類模型；評估分類模型對非自殺性自傷患者與健康對照組、響應組與非響應組的區分效能。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國科學院深圳先進技術研究院，其通訊地址為：518055 廣東省深圳市南山區深圳大學城學苑大道1068號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。