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龙图腾网获悉西安电子科技大学;河北医科大学第二医院申请的专利一种基于脑电微状态的失眠患者rTMS疗效预测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：CN116189903B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202310159658.6，技术领域涉及：G16H50/50；该发明授权一种基于脑电微状态的失眠患者rTMS疗效预测方法是由袁凯;郭勇建;朱一飞;生晓娜;赵煦萌;喻大华设计研发完成，并于2023-02-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于脑电微状态的失眠患者rTMS疗效预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于脑电微状态的失眠患者rTMS疗效预测方法，包括：步骤1：获取数据集，其中，数据集包括多个失眠患者的基线脑电微状态指标以及对应的rTMS治疗效果类别标签；步骤2：建立疗效预测模型，利用数据集对疗效预测模型进行训练；步骤3：根据训练完成的疗效预测模型，对待预测失眠患者的rTMS的治疗效果进行预测。本发明提出的基于脑电微状态的失眠患者rTMS疗效预测方法，通过开展rTMS治疗失眠实验从而构建数据集，进一步建立可靠的疗效预测模型，利用该疗效预测模型能够准确预测rTMS对个体的治疗效果，可以为失眠患者提供个体化治疗决策信息和合理的医疗建议。

本发明授权一种基于脑电微状态的失眠患者rTMS疗效预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于脑电微状态的失眠患者rTMS疗效预测方法，其特征在于，包括： 步骤1：获取数据集，其中，所述数据集包括多个失眠患者的基线脑电微状态指标以及对应的rTMS治疗效果类别标签；步骤1包括： 步骤1.1：采集多个失眠患者在rTMS治疗前的脑电信号，并对所述脑电信号进行预处理以排除伪迹干扰； 步骤1.2：对每一个失眠患者的脑电信号，进行GFP计算得到对应的GFP曲线； 步骤1.3：利用改进的k-means聚类方法对所述GFP曲线进行两次聚类处理，得到每个失眠患者对应的微状态时间序列；其中，改进的k-means聚类方法在聚类时忽略空间极性，所述步骤1.3包括： 步骤1.31：利用改进的k-means聚类方法，对每一个失眠患者对应的GFP曲线峰值处的地形拓扑图进行聚类，得到个体水平微状态地形图； 步骤1.32：利用改进的k-means聚类方法，对所有失眠患者的个体水平微状态地形图进行聚类，得到组水平微状态地形图； 步骤1.33：根据每个失眠患者对应的所述GFP曲线峰值处的地形拓扑图与所述组水平微状态地形图之间的最大空间相关性，得到所述GFP曲线的峰值对应的微状态类别；包括：根据失眠患者的GFP曲线峰值处的地形拓扑图与组水平的微状态地形图之间的最大空间相关性，为失眠患者的GFP曲线的每个峰值分配给一个微状态类别，将组水平微状态地形图回拟到每个失眠患者的个体数据上； 步骤1.34：根据所述GFP曲线所有峰值的微状态类别，得到每个失眠患者对应的微状态时间序列；包括：根据失眠患者的GFP曲线的每个峰值处的微状态类别对失眠患者的GFP曲线进行划分，得到失眠患者对应的微状态时间序列，其中，两个GFP峰值中点处的数据点被内插为一个微状态的结束和另一个微状态的开始； 步骤1.4：根据每个失眠患者对应的微状态时间序列，得到每个失眠患者的基线脑电微状态指标； 步骤1.5：收集每个失眠患者在rTMS治疗前后对应的治疗前PSQI量表得分和治疗后PSQI量表得分，根据所述治疗前PSQI量表得分和所述治疗后PSQI量表得分，得到每个失眠患者对应的PSQI量表得分改善百分比； 步骤1.6：根据所述PSQI量表得分改善百分比的中位数，将所有失眠患者分为两组，并对每一组中的失眠患者赋予对应的rTMS治疗效果类别标签； 步骤1.7：根据所述每个失眠患者的基线脑电微状态指标，以及该失眠患者对应的rTMS治疗效果类别标签，得到所述数据集； 步骤2：建立疗效预测模型，利用所述数据集对所述疗效预测模型进行训练； 步骤3：根据训练完成的疗效预测模型，对待预测失眠患者的rTMS的治疗效果进行预测。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西安电子科技大学;河北医科大学第二医院，其通讯地址为：710071 陕西省西安市太白南路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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