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[发明专利]一种抗抑郁的中药组合物及其应用-CN202310832194.0在审
发明人： 袁勇贵;陈颖;岳莹莹;卢娜 -专利权人：东南大学
申请日： 2023-07-07 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： A61K36/8905 文献下载
摘要：本发明公开了一种抗抑郁的中药组合物及其应用，属于中药领域。所述中药组合物包括以下重量份的原料药：15～45份的白芍、9～27份的香附、6～18份的茯苓、6～18份的当归、3～9份的人参、3～9份的白术、3～9份的栀子、1.5～4.5份的陈皮、1.5～4.5份的甘草和1.5～4.5份的柴胡。本发明的中药组合物充分考虑各中药的归经和性味，选择合适的配比，使各中药相互配合、共同作用，副作用小，组成简单，对于抗抑郁的治疗效果较好。
一种抑郁中药组合及其应用

[发明专利]基于rs-fMRI和P11基因DNA甲基化的抑郁症抗抑郁药早期疗效预测方法-CN202310238968.7在审
发明人：汪天宇;袁勇贵 -专利权人：东南大学附属中大医院
申请日： 2023-03-14 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G16B20/30 文献下载
摘要：本发明公开了基于静息态功能磁共振和P11基因DNA甲基化多维特征的抑郁症抗抑郁药早期疗效预测方法，属于抗抑郁药物研发领域。该方法包括以下步骤：采集抑郁症患者外周血检测血细胞中P11基因DNA甲基化状态，对患者进行静息态功能磁共振扫描，获取脑影像数据；对所述脑影像数据进行特征提取，获得低频振幅、局部一致性和功能连接数据；通过最小绝对收缩和选择算子分析方法，对所述的P11基因DNA甲基化状态、低频振幅、局部一致性和功能连接数据进行特征降维和特征选择；基于上述的经过特征降维和特征选择的数据，通过机器学习构建早期疗效预测模型。
基于 rs fmri p11 基因 dna 甲基化抑郁症抑郁早期疗效预测方法

[发明专利]一种深度多模态图卷积的脑图分类方法-CN202110898144.3有效
发明人：孔佑勇;王文涵;高舒雯;舒华忠;岳莹莹;陈素珍;袁勇贵 -专利权人：东南大学
申请日： 2021-08-05 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种深度多模态图卷积的脑图分类方法，通过将不同模态间脑图进行融合达到脑图的分类目的。首先进行多模态脑拓扑图构建，利用静息态功能磁共振数据与弥散张量磁共振数据依据其生物学意义构建脑拓扑图；然后，进行多模态融合，包含功能‑结构融合和动态‑静态融合两个部分。本发明不仅使用了多种模态特征，并对其进行了融合，能够充分利用特征间的相似性和互补性，这使得进行脑图分类的结果更加准确。
一种深度多模态图卷分类方法

[发明专利]一种基于多蛋白联合的精神疾病线性判别模型及诊断设备-CN202210568455.8在审
发明人： 袁勇贵;陈素珍;陈刚 -专利权人：东南大学
申请日： 2022-05-23 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G01N33/53 文献下载
摘要：本发明公开了一种通过线性判别分析(LDA)构建的血清蛋白模型，所述模型为血清脑源性神经营养因子(BDNF)、VGF、双尾‑C基因同源物1(BICC1)、皮质醇和/或C反应蛋白(CRP)中的一种或几种。本发明还公开了所述的血清蛋白模型的试剂在制备精神疾病诊断产品中的应用。本发明还公开了一种酶联免疫吸附测定试剂盒。本发明发现，BDNF、VGF、BICC1、皮质醇和CRP在抑郁症、精神分裂症、双相障碍、惊恐障碍和非精神疾病对照血清中的表达存在差异性。本发明通过LDA方法联合使用上述五种蛋白区分抑郁症、精神分裂症、双相障碍、惊恐障碍和非精神疾病对照时准确性高达96.5％。因此，由该五种血清蛋白使用LDA构建的多蛋白联合模型在精神疾病的诊断中具有较高的临床应用价值。
一种基于蛋白联合精神疾病线性判别模型诊断设备

[发明专利]基于血清蛋白与大脑功能影像指标的抑郁症诊断系统-CN202210567051.7在审
发明人： 袁勇贵;陈素珍 -专利权人：东南大学
申请日： 2022-05-23 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G01N33/68 文献下载
摘要：本发明涉及生物科学技术领域，尤其是一种基于血清蛋白与大脑功能指标的模型、系统及其用途，脑功能指标值包括静息态大脑低频振幅(ALFF)值和局部一致性(ReHo)值，血清蛋白浓度包括血清IL‑4、IL‑6、IL‑10、BDNF和皮质醇浓度。本发明通过线性判别分析(LDA)构建联合个体右侧尾状核的ALFF、左侧枕中回和额上回的ReHo、血清IL‑4、IL‑6、IL‑10、BDNF和皮质醇浓度等指标在内的模型，可用作特异性诊断抑郁症的工具，为诊断抑郁症提供了一条全新的途径。
基于血清蛋白大脑功能影像指标抑郁症诊断系统

[发明专利]一种基于脑血流量的抑郁症精神运动迟滞客观诊断标记物-CN202210249138.X在审
发明人：尹营营;袁勇贵 -专利权人：东南大学
申请日： 2022-03-14 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： A61B5/16 文献下载
摘要：本发明公开一种基于脑血流量的抑郁症精神运动迟滞客观诊断标记物，所述标记物为脑血流量，所述脑血流量是指右侧运动皮层血流量，标记物在抑郁症精神运动迟滞患者诊断中的应用，所述脑血流量降低为抑郁症患者精神运动迟滞的标记，所述脑血流量由功能磁共振检测，所述功能磁共振检测应用脉冲式动脉自选标记成像。本发明标记物，针对抑郁症的精神运动迟滞亚型在影像学客观诊断方面提出可靠的基于脑血流量的诊断标记物，通过横向比较(对照组vs.非精神运动迟滞组vs.精神运动迟滞组)与纵向比较(精神运动迟滞组基线期vs.随访期)，对比效果明显表面表明右侧运动皮层脑血流量降低是抑郁症患者精神运动迟滞的生物学标记，标记物检测方便。
一种基于血流抑郁症精神运动迟滞客观诊断标记

[发明专利]基于候选基因甲基化测序和深度学习的抑郁症评估方法及系统-CN202110855040.4有效
发明人：李健;徐治;胡云云;袁勇贵 -专利权人：东南大学
申请日： 2021-07-26 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于候选基因甲基化测序和深度学习的抑郁症评估方法及系统，所述方法包括：构建原始数据集，并进行数据预处理得到实验数据集；对实验数据集进行特征选择，筛选出抑郁症患者和健康对照的差异特征，构建输入数据集；将输入数据集按照一定比例划分训练数据集和测试数据集；创建识别抑郁症患者与健康人群的深度学习模型，利用训练数据集对构建的深度学习模型进行训练；利用测试集对训练好的深度学习模型进行性能评估，并在验证评估过程中对模型进行不断优化，得到最优模型。本发明可以对潜在抑郁症患者进行快速初步评估，避免临床医生在访谈测评以及患者在自我测评时引入主观因素，对结果产生影响，提高抑郁症诊断的精准度。
基于候选基因甲基化深度学习抑郁症评估方法系统

[发明专利]一种多通带图卷积融合的脑连接分类方法-CN202111645025.3在审
发明人：孔佑勇;李嘉兴;浦新言;高和仁;沈傲东;陈素珍;袁勇贵 -专利权人：东南大学
申请日： 2021-12-29 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： A61B5/055 文献下载
摘要：本发明提供了一种多通带图卷积融合的脑连接分类方法，通过多通带特征融合达到脑连接分类的目的。本发明主要包括全脑功能连接影像特征提取和多通带图卷积融合网络两个主要部分。针对所有受试者功能性核磁共振数据，本发明在现有的图卷积网络的基础上，引入图散射卷积融合低通滤波和带通滤波，实现多通带特征学习。并且，进一步采用残差过滤模块和对抗生成模块降低噪声的影响，提高对干扰信息的鲁棒性，提取出稳定、高区分度的特征，进而实现脑连接分类目标任务。
一种多通带图卷融合连接分类方法

[发明专利]一种基于多阶段图卷积融合的脑功能连接分类方法-CN202111648999.7在审
发明人：孔佑勇;牛舒怡;高和仁;沈傲东;岳莹莹;陈素珍;袁勇贵 -专利权人：东南大学
申请日： 2021-12-29 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： A61B5/055 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于多阶段图卷积融合的脑功能连接分类方法，通过学习样本在不同子空间下的特征并利用图卷积融合达到脑功能连接分类的目的。首先，对原始的静息态功能磁共振数据进行处理，提取各样本显著的脑功能连接的特征作为各样本的原始特征；其次，利用深度子空间聚类理论提取原始特征在不同子空间维度下的特征；此外，利用数据多阶段的自表达属性自学习出可以更好表示样本间关系的拓扑图结构；最后，利用学习到的多阶段特征和拓扑图结构，采用图卷积融合的方式，输出分类结果。本发明不仅学习了多阶段的特征，并对其进行了有效融合，为脑功能连接的分类决策提供更为全面、不同阶段互补的信息，利用较少的监督信息即能取得良好的分类结果。
一种基于阶段图卷融合功能连接分类方法

[发明专利]一种基于量表与大脑功能指标的模型、系统及其用途-CN202110700212.0在审
发明人： 袁勇贵;陈素珍 -专利权人：东南大学
申请日： 2021-06-23 - 公布日： 2021-09-24 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明涉及生物科学技术领域，尤其是一种基于量表与大脑功能指标的模型、系统及其用途，现提出如下方案，一种基于量表与大脑功能影像指标的模型，模型的构建方法包括如下：构建处理脑功能指标值、儿童期创伤经历量表值和社会支持评定量表值的数学回归方程，脑功能指标值包括静息态大脑低频振幅值和脑区功能连接值，儿童期创伤经历量表值包括情感忽视分量表值和躯体虐待分量表值。本发明通过构建联合个体右侧后扣带(rPCG)脑区ALFF、左侧中央后回内部(lPG‑lPG)脑区FC、PA(躯体虐待分量表值/得分)和EN(情感忽视分量表值/得分)及SSRS(社会支持评定量表值/得分)等指标在内的模型，可用作特异性诊断抑郁症的工具，为诊断抑郁症提供了一条全新的途径。
一种基于量表大脑功能指标模型系统及其用途

[发明专利]诊断抑郁症的血清蛋白标记物及其应用-CN202010341745.X在审
发明人： 袁勇贵;陈素珍 -专利权人：东南大学
申请日： 2020-04-26 - 公布日： 2020-08-18 - 主分类号： G01N33/74 文献下载
摘要：本发明公开了一种血清蛋白标志物，所述标志物为BDNF、皮质醇和/或IFN‑gamma蛋白中的一种或几种。本发明还公开了所述的血清蛋白标志物的试剂在制备精神疾病诊断产品中的应用。本发明还公开了一种酶联免疫吸附测定试剂盒。本发明联合使用上述三种蛋白区分MDD和HC时ROC曲线下的AUC为0.884，敏感性和特异性分别为86.7%和83.3%，具有很好的MDD诊断价值；而当仅联合使用BDNF和皮质醇区分MDD和HC时AUC为0.841，特异性为66.7%，但敏感性高达90%，因而具有很好的MDD筛查价值。
诊断抑郁症血清蛋白标记及其应用

[发明专利]BICC1蛋白对精神疾病诊断的新用途-CN201710619126.0有效
发明人： 袁勇贵;陈素珍 -专利权人：东南大学
申请日： 2017-07-26 - 公布日： 2019-10-11 - 主分类号： G01N33/68 文献下载
摘要：本发明公开了检测BICC1蛋白含量的试剂在制备精神疾病诊断产品中的应用。研究发现，BICC1蛋白在精神分裂症、单相抑郁障碍、双相躁狂、双相抑郁、惊恐障碍和非精神疾病对照者血清中的差异性表达(精神分裂症、单相抑郁障碍、双相躁狂、双相抑郁、惊恐障碍血清中上调表达)。采用BICC1蛋白作为指标，为检测精神分裂症、单相抑郁障碍、双相躁狂、双相抑郁、惊恐障碍提供了一条全新的途径，ROC曲线下的面积值AUC为0.714～1.0，具有较高的诊断价值。
bicc1 蛋白精神疾病诊断用途

[发明专利]一种基于表情分析的抑郁程度自动评估系统-CN201510746466.0有效
发明人：王桥;刘瑞;袁勇贵;夏睿;陆建 -专利权人：东南大学
申请日： 2015-11-05 - 公布日： 2018-06-19 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于表情分析的抑郁程度自动评估系统，包括数据采集模块、预处理和特征提取模块、相关特征提取模块、预测模型训练模块、新视频标注模块和新视频预测模块。本发明全程自动化，无侵入，无需受试对象的长时间配合，可长时间工作；本发明提供了一种客观的评估标准，不依赖于主观经验，能够真正做到客观有效的评估；本发明能够综合分析不同受试对象的数据，不局限于对单一对象进行孤立分析。 1
特征提取模块自动评估系统表情分析新视频抑郁预处理数据采集模块预测模型训练全程自动化评估标准时间配合预测模块主观经验综合分析标注侵入孤立局限评估分析

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