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龙图腾网获悉山东建筑大学;聊城大学申请的专利一种基于多种功能连接网络自适应加权融合的方法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：CN117153340B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202310172929.1，技术领域涉及：G16H30/00；该发明授权一种基于多种功能连接网络自适应加权融合的方法是由张丽梅;张超军;乔立山设计研发完成，并于2023-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多种功能连接网络自适应加权融合的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多种功能连接网络自适应加权融合的方法，步骤如下：对功能磁共振仪器输出的大脑功能图像数据进行预处理；将预处理后的大脑功能图像按照标准模板划分为若干脑区；基于多种相关性计算各个脑区之间的连接权重，分别构建功能连接网络；利用监督信息为每个功能连接网络自适应学习融合权重，从而求得包含多种交互信息的功能连接网络。该方法使用简单的操作融合不同视角的交互信息，而且能够判断每种功能连接网络在融合过程中的重要性，并且后续的特征选择和分类整合到一个模型中，具有重要的理论意义与实际应用价值。

本发明授权一种基于多种功能连接网络自适应加权融合的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多种功能连接网络自适应加权融合的方法，其特征在于包括以下步骤： 1对于功能磁共振设备采集到的大脑功能图像使用matlab的DPARSF工具箱进行如下预处理：去除磁共振图像的前p个时间点；对图像进行头动和时间层矫正；去除由心室、白质信号和头动高阶效应产生的影响；校正后的图像配准到标准空间；对被试图像利用0.01-0.1HZ时间带通滤波以减少心跳和呼吸的影响； 2大脑功能图像数据预处理后，基于自动解剖标记图谱，将大脑划分为若干个脑区，并提取每个脑区的平均时间序列表示为,其中表示第个脑区的时间序列，其中，表示时间序列长度，表示脑区的个数； 3基于脑区的平均时间序列，计算两两脑区间的多种相关性创建多个功能连接网络W；由于功能连接网络在数学上表示为对称矩阵，为了避免数据的冗余，选择功能连接网络的上三角特征，拉平形成行向量； 4在创建的多个功能连接网络的基础上，利用监督信息每个功能连接网络自适应学习融合权重，从而求得包含多种相关性的功能连接网络； 5多种相关性功能连接网络自适应加权融合的模型如下所示： 1 2 其中，表示第个被试的个不同相关性估计的功能连接网络，表示的融合权重，C是L1-normSVM中的权向量；是第个被试对应的标签；M为受试者数量，K表示功能连接网络的个数；是误差惩罚参数，为正则化参数；倾向于使权向量C稀疏，防止模型退化为；约束； 6步骤5的模型中涉及到两个变量，采用交替优化来解决该模型： 第一：固定的情况下，更新C，模型可以简化为以下目标函数L1-normSVM： 3 使用Matlab中的liblinear程序包来求解L1-normSVM； 第二：固定C的情况下，然后更新，模型可以简化为： 4 5 引入松弛变量,上述模型4,5可以重写为： 6 7 采用联合变量求解二次规划问题，使用Matlab中的quadprog函数求解； 7当步骤5中下一次迭代的函数值与上次迭代的函数值的差值小于一个确定的阈值，则算法收敛，停止迭代，输出最优函数值，否则重复计算。

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