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龙图腾网恭喜中国科学院心理研究所申请的专利一种基于人体脑脊静息态功能磁共振的疼痛敏感性预测模型构建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：CN119400435B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202411441451.9，技术领域涉及：G16H50/50；该发明授权一种基于人体脑脊静息态功能磁共振的疼痛敏感性预测模型构建方法是由孔亚卓;林校民设计研发完成，并于2024-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人体脑脊静息态功能磁共振的疼痛敏感性预测模型构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人体脑脊静息态功能磁共振的疼痛敏感性预测模型构建方法，诱发每位参与者疼痛的行为实验，采集脑与脊髓同步联合图像并转换格式；对脑与脊髓同步结构像进行切分，对脑与脊髓同步静息态功能像经初步预处理后执行切分，获得脑和脊髓的单独结构像数据和单独静息态功能像数据，分别进行后续预处理，并将所得结构像分别配准到标准模板，将功能像配准到结构像；将所得到的脑数据进行分区，将脊髓数据分割为若干个区域，构建脑与脊髓静息态功能连接矩阵，并建立预测模型。本发明提供了一套标准化的脑脊同步静息态功能成像数据处理流程和预测模型的建立流程，确保数据的一致性和可重复性，便于在不同研究机构和临床环境中推广应用。

本发明授权一种基于人体脑脊静息态功能磁共振的疼痛敏感性预测模型构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人体脑脊静息态功能磁共振的疼痛敏感性预测模型构建方法，其特征在于，步骤1，诱发每位参与者疼痛的行为实验，采集疼痛敏感性数据，并将采集到的脑与脊髓同步联合图像转换为NIFTI格式；步骤2，对转换后的脑与脊髓同步结构像进行切分，获得脑和脊髓的单独结构像数据；步骤3，对转换后的脑与脊髓同步静息态功能像先经初步预处理，再执行切分，获得脑和脊髓的单独静息态功能像数据；步骤4，对步骤2和步骤3中所得到的脑和脊髓的单独数据分别进行后续预处理，并将所得结构像分别配准到标准模板，将所得功能像配准到结构像；对大脑的静息态功能像配准到结构像，其具体方法是：对所得脑的静息态功能像进行头动校正和独立成分分析，消除与头动相关的信号成分；将白质和脑脊液的二元化掩版配准回个体功能空间并提取时间序列；采用5mm全宽半最大值FWHM高斯核对功能像进行平滑处理；应用100秒截断周期的高通滤波器去除低频信号；将个体功能空间数据对齐到个体结构空间，进行刚性、仿射和非线性注册到标准MNI-2mm脑模板；对脊髓静息态功能像配准到结构像，其具体方法是：采用运动校正，并绘制沿脊髓中轴的圆柱形掩版以排除脊髓外部区域；沿x和y轴使用2D高斯核进行空间平滑，FWHM为3mm；计算体素时间序列中方差最大的前10%，并在每个时间点使用运动校正生成的x和y平移量进行回归；将脊髓数据从个体功能空间配准到个体结构空间，再配准到PAM50标准空间；步骤5，根据概率模板将所得到的脑数据进行分区，根据概率灰质图谱将脊髓数据中的C1到C7段分割为若干个区域，并构建脑与脊髓静息态功能连接矩阵；步骤6，根据脑与脊髓静息态功能连接矩阵构建机器学习管道，建立预测模型，其具体方法是：采用鲁棒特征缩放方法去除中位数，并根据分位数范围缩放数据；采用K最佳特征选择方法选择与疼痛阈值相关的重要特征；采用ElasticNet回归模型进行预测模型构建；采用带有内部验证标准的网格搜索算法在训练集中对机器学习管道的自由超参数进行优化，确定最优超参数，得到预测模型。

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