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龙图腾网恭喜哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)申请的专利一种基于rTMS的脑功能动态预测装置、设备及介质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：CN119920436B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202510405073.7，技术领域涉及：G16H40/63；该发明授权一种基于rTMS的脑功能动态预测装置、设备及介质是由叶辰飞;马婷;凌建杰;张耀尹;侯天语;祝一帆设计研发完成，并于2025-04-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于rTMS的脑功能动态预测装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于rTMS的脑功能动态预测装置、设备及介质，涉及脑数据处理技术领域，装置用于获取多模态磁共振成像数据，并进行预处理，生成BOLD时间序列；对BOLD时间序列进行希尔伯特变换，确定不同脑区之间同一时间点的相位相干性矩阵；对相位相干性矩阵进行加权特征向量动力学分析，生成加权特征向量；对加权特征向量进行聚类分析，生成功能连接脑状态聚类数据；确定功能连接脑状态聚类数据与Yeo静息态网络的相似性，并生成功能连接脑网络状态；确定功能连接脑网络状态之间的状态变化数据，生成状态转换概率矩阵；根据转换概率矩阵与脑指标，生成rTMS预测结果。本发明可以提高预测效率。

本发明授权一种基于rTMS的脑功能动态预测装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于rTMS的脑功能动态预测装置，其特征在于，包括： 获取模块，用于获取rTMS用户的多模态磁共振成像数据，其中，所述多模态磁共振成像数据包括多个时间点的结构MRI数据和静息态fMRI数据； 处理模块，用于对所述多模态磁共振成像数据进行预处理，生成BOLD时间序列； 相位模块，用于对所述BOLD时间序列进行希尔伯特变换，确定所述rTMS用户每个脑区的BOLD信号相位，并根据所述BOLD信号相位，确定不同所述脑区之间同一时间点的相位相干性矩阵； 加权模块，用于对所述相位相干性矩阵进行加权特征向量动力学分析，生成加权特征向量； 聚类模块，用于对所述加权特征向量进行聚类分析，生成功能连接脑状态聚类数据； 相似模块，用于确定所述功能连接脑状态聚类数据与Yeo静息态网络的相似性，并基于所述相似性，生成功能连接脑网络状态； 变化模块，用于确定相邻两个时间点的所述功能连接脑网络状态之间的状态变化数据，并基于所述状态变化数据，生成状态转换概率矩阵； 预测模块，用于根据所述转换概率矩阵与脑指标，生成rTMS预测结果； 所述加权模块包括公式单元； 所述公式单元用于采用加权特征向量动力学分析公式，对所述相位相干性矩阵进行加权特征向量动力学分析，生成所述加权特征向量，所述加权特征向量动力学分析公式包括： ； 其中，为所述加权特征向量，和分别为所述相位相干性矩阵中的两个非零特征值，和分别为与和对应的特征向量。

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