发明专利已授权

一种基于图论和机器学习的神经症特征提取方法

📄 申请号：CN202110625900.5 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2021-06-04

公开号

CN113317803B

公开日

2022-05-03

申请人

重庆邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

A61B5_369

IPC 分类号

A61B5_369 , A61B5_374 , A61B5_00 , G06K9_00 , G06K9_62 , G06N3_00 ,

技术画像

所属领域

机器学习机器学习特征提取图论

应用场景

心理健康评估, 神经症诊断, 临床辅助诊断, 医疗大数据分析, 智能诊疗

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摘要

本发明公开了一种基于图论和机器学习的神经症特征提取方法，首先基于EEG数据构建神经症下躯体维度和情感维度的脑功能网络，以62通道作为网络的节点，分别选取相位滞后指数和加权相位滞后指数作为网络中边的度量。提取两指标对应的网络拓扑属性——全局效率，进行融合后作为识别躯体维度和情感维度的特征向量，并利用机器学习分类模型进行分类，且该特征相应的脑功能网络映射到3D脑模型上可定位两个维度的网络异常连接位置。本发明可进一步用于为神经症的识别提供了标识物，并进一步研究疾病的靶点。

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

20220503

✅ 授权

20210917

?? 实质审查的生效：

20210831

📄 公开

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