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龍圖騰網(wǎng)獲悉東南大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于時(shí)空注意力的腦認(rèn)知狀態(tài)分層識(shí)別方法獲國家發(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(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119513566B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202411491454.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/213；該發(fā)明授權(quán)一種基于時(shí)空注意力的腦認(rèn)知狀態(tài)分層識(shí)別方法是由曾梓萱;安寧;吳一可;孔佑勇設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-10-24向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于時(shí)空注意力的腦認(rèn)知狀態(tài)分層識(shí)別方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于時(shí)空注意力的腦認(rèn)知狀態(tài)分層識(shí)別方法，引入大腦認(rèn)知域識(shí)別模塊和大腦細(xì)粒度狀態(tài)識(shí)別模塊兩層先后應(yīng)用，針對(duì)功能性磁共振成像fMRI對(duì)大腦細(xì)粒度認(rèn)知狀態(tài)進(jìn)行精確識(shí)別，其中能結(jié)合動(dòng)態(tài)和靜態(tài)、時(shí)間和空間特征，創(chuàng)新性地解決大腦細(xì)粒度認(rèn)知狀態(tài)識(shí)別低準(zhǔn)確度問題，因此將設(shè)計(jì)方案應(yīng)用到大腦認(rèn)知狀態(tài)的識(shí)別中，對(duì)于難以識(shí)別的大腦細(xì)粒度認(rèn)知狀態(tài)，能夠得到更精確的識(shí)別結(jié)果。

本發(fā)明授權(quán)一種基于時(shí)空注意力的腦認(rèn)知狀態(tài)分層識(shí)別方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于時(shí)空注意力的腦認(rèn)知狀態(tài)分層識(shí)別方法，用于實(shí)現(xiàn)細(xì)粒度大腦認(rèn)知狀態(tài)的識(shí)別，其特征在于，包括如下步驟： 步驟A.以整個(gè)時(shí)間段內(nèi)BOLD信號(hào)為輸入，經(jīng)過時(shí)間注意力層將每一時(shí)刻的大腦信號(hào)編碼為向量，得到整個(gè)大腦的全局時(shí)間靜態(tài)表示，然后進(jìn)入步驟B； 步驟B.以基于整個(gè)時(shí)間段內(nèi)的BOLD信號(hào)的相關(guān)矩陣為輸入，經(jīng)過空間編碼層，得到全局空間靜態(tài)表示，然后進(jìn)入步驟C； 步驟C.以通過滑動(dòng)窗口從BOLD時(shí)間序列數(shù)據(jù)提取到的動(dòng)態(tài)時(shí)空?qǐng)D數(shù)據(jù)為輸入，應(yīng)用GIN進(jìn)行特征聚合和空間融合，獲得不同時(shí)刻的局部動(dòng)態(tài)特征，然后進(jìn)入步驟D； 步驟D.以步驟C得到的局部動(dòng)態(tài)特征、步驟A和B分別得到的全局時(shí)間靜態(tài)表示向量和全局空間靜態(tài)表示向量為輸入，使用點(diǎn)積注意力機(jī)制，獲得每個(gè)滑窗的最終圖形讀出向量，然后進(jìn)入步驟E； 步驟E.以步驟D得到的最終圖形讀出向量和步驟A得到的全局時(shí)間靜態(tài)表示向量為輸入，通過時(shí)空交叉注意力模塊，融合局部特征和全局特征，得到大腦認(rèn)知域狀態(tài)識(shí)別結(jié)果，然后進(jìn)入步驟F； 步驟F.以BOLD信號(hào)為輸入，根據(jù)步驟E得到的大腦認(rèn)知域狀態(tài)識(shí)別結(jié)果，選擇對(duì)應(yīng)的大腦細(xì)粒度認(rèn)知狀態(tài)預(yù)測(cè)子模塊，得到最終的大腦細(xì)粒度認(rèn)知狀態(tài)識(shí)別結(jié)果。

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