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龙图腾网获悉太原理工大学申请的专利基于零模型的脑功能超网络拓扑结构分析及分类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：CN117953304B 。

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：202410169755.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于零模型的脑功能超网络拓扑结构分析及分类方法是由李瑶;李一迪;王春燕;郭浩;杨艳丽;郭羽翔;程忱设计研发完成，并于2024-02-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于零模型的脑功能超网络拓扑结构分析及分类方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于零模型的脑功能超网络拓扑结构分析及分类方法，首先构建脑功能超网络，然后构建不同程度保留原始脑功能超网络节点和超边拓扑属性的脑功能超网络零模型，接着计算原始脑功能超网络和脑功能超网络零模型的拓扑属性，并分别基于特定的拓扑属性，评估两种网络模型该拓扑属性的相关性，最后根据相关性选取较优拓扑属性进行分类模型的构建；本发明提出的基于零模型的脑功能超网络拓扑结构分析及分类方法构建脑功能超网络零模型，通过对比脑功能超网络模型与对应零模型，探究感兴趣特征之间的依赖关系，识别出具有重要功能的拓扑属性，从而使最后的超网络的结构和动态性分析更加真实，提高分类准确率。

本发明授权基于零模型的脑功能超网络拓扑结构分析及分类方法在权利要求书中公布了：1.基于零模型的脑功能超网络拓扑结构分析及分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、获取静息态功能磁共振成像数据，并进行预处理； 步骤S2、根据选定的标准化脑图谱，对预处理后的静息态功能磁共振成像数据进行脑区的划分，然后提取各个脑区的平均时间序列； 步骤S3、基于各个脑区的平均时间序列，使用k-median算法构建脑功能超网络模型； 步骤S4、计算脑功能超网络模型的不同拓扑属性，包括节点平均度、超边平均度、节点度、超边度、节点两两联合度分布、三种不同的聚类系数、最短路径、超边两两联合度分布、节点度相关冗余系数和超边度相关冗余系数； 步骤S5、将脑功能超网络模型转换成二部图，结合“链式机制”策略，利用生成方法和重布线方法分别构建多种同时保留脑功能超网络模型节点和超边拓扑属性的脑功能超网络零模型； 步骤S6、计算多种脑功能超网络零模型的所有拓扑属性，并将每一种拓扑属性作为感兴趣拓扑属性，评估脑功能超网络模型和脑功能超网络零模型中该拓扑属性值的相关性； 步骤S7、比较脑功能超网络模型和脑功能超网络零模型中感兴趣拓扑属性的相关性，分析该感兴趣拓扑属性与其余拓扑属性的依赖关系，即存在的冗余关系，并选取冗余性较小的拓扑属性作为分类特征构建分类模型。

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