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龍圖騰網(wǎng)恭喜深圳大學(xué)申請(qǐng)的專(zhuān)利抑郁患者大腦神經(jīng)活動(dòng)差異獲取方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119322949B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-25發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202411854445.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/23；該發(fā)明授權(quán)抑郁患者大腦神經(jīng)活動(dòng)差異獲取方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)是由梁臻;徐穎;周勇杰;熊子祺;張力;黃淦設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-12-17向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本抑郁患者大腦神經(jīng)活動(dòng)差異獲取方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明適用神經(jīng)科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種抑郁患者大腦神經(jīng)活動(dòng)差異獲取方法，該方法包括：構(gòu)建包含生理、社會(huì)疼痛刺激這兩種情緒刺激的實(shí)驗(yàn)范式，采集第一、第二受試組中的若干受試抑郁患者在實(shí)驗(yàn)范式的實(shí)驗(yàn)中的第一EEG信號(hào)，對(duì)每個(gè)第一EEG信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，得到每個(gè)受試抑郁患者在實(shí)驗(yàn)的情緒刺激階段的第二EEG信號(hào)，結(jié)合微狀態(tài)分析策略和腦電溯源分析策略對(duì)第二EEG信號(hào)進(jìn)行處理，得到第一、第二受試組兩者中受試抑郁患者在面對(duì)生理、社會(huì)疼痛刺激時(shí)的大腦神經(jīng)活動(dòng)差異，從而實(shí)現(xiàn)全面理解抑郁患者的腦功能網(wǎng)絡(luò)，并揭示了大腦功能和活動(dòng)模式的底層機(jī)制，在抑郁患者異常神經(jīng)機(jī)制研究中具有明顯的優(yōu)勢(shì)，為抑郁患者NSSI行為的早期診斷和治療提供了新的途徑。

本發(fā)明授權(quán)抑郁患者大腦神經(jīng)活動(dòng)差異獲取方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種抑郁患者大腦神經(jīng)活動(dòng)差異獲取方法，其特征在于，所述方法包括下述步驟：構(gòu)建包含兩種情緒刺激的實(shí)驗(yàn)范式，所述情緒刺激包括生理疼痛刺激和社會(huì)疼痛刺激，以用于誘發(fā)特定的情緒反應(yīng)；采集兩組受試組別中的若干受試抑郁患者在所述實(shí)驗(yàn)范式的實(shí)驗(yàn)中的第一EEG信號(hào)，所述受試組別包括第一受試組和第二受試組；對(duì)每個(gè)所述第一EEG信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，得到每個(gè)所述受試抑郁患者在所述實(shí)驗(yàn)的情緒刺激階段的第二EEG信號(hào)；結(jié)合預(yù)設(shè)的微狀態(tài)分析策略和腦電溯源分析策略對(duì)所述第二EEG信號(hào)進(jìn)行處理，得到所述第一、第二受試組兩者中受試抑郁患者在面對(duì)所述生理疼痛刺激和所述社會(huì)疼痛刺激時(shí)的大腦神經(jīng)活動(dòng)差異，該步驟包括：采用所述微狀態(tài)分析策略對(duì)所述第二EEG信號(hào)進(jìn)行微狀態(tài)分析，得到第一分析結(jié)果；基于所述第一分析結(jié)果，采用所述腦電溯源分析策略進(jìn)行腦電溯源分析，得到第二分析結(jié)果；根據(jù)所述第一、二分析結(jié)果，確定所述第一、第二受試組兩者中受試抑郁患者在面對(duì)所述生理疼痛刺激和所述社會(huì)疼痛刺激時(shí)的大腦神經(jīng)活動(dòng)差異；其中，采用所述微狀態(tài)分析策略對(duì)所述第二EEG信號(hào)進(jìn)行微狀態(tài)分析的步驟，包括：對(duì)所述第二EEG信號(hào)進(jìn)行空間聚類(lèi)，得到全局最優(yōu)微狀態(tài)模版；基于所述全局最優(yōu)微狀態(tài)模版，采用雙因素混合效應(yīng)方差分析進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，得到呈顯著結(jié)果的微狀態(tài)特征。

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