发明专利已授权

一种无超参数的大脑功能连接网络学习方法

Name: 一种无超参数的大脑功能连接网络学习方法
Brand: 聊城大学
SKU: 2020115774462
Availability: InStock

📄 申请号：CN202011577446.2 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2020-12-28

公开号

CN112712891A

公开日

2021-04-27

申请人

聊城大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G16H50_20

IPC 分类号

G16H50_20 , G06T7_00 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法脑影像分析生物信息学

应用场景

神经疾病诊断, 认知科学研究, 脑机接口, 医学影像分析, 智能医疗

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摘要

本发明公开了一种无超参数的大脑功能连接网络学习方法，主要步骤为：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分为若干脑区；基于提出的无超参数模型计算各个脑区之间的连接权重；将提出的无超参数模型等同地转化成凸二次规划问题，从而求得最优的功能连接网络。该方法不仅能够估计大脑中各脑区之间的功能交互，而且有效地规避了传统方法中涉及的最优参数选择难题，更能够自动地获得稀疏的功能连接网络。

常见问题

这项专利是否已经下证？

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

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