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龙图腾网获悉同济大学申请的专利基于时空图神经网络的传染病溯源方法及系统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：CN121565509B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202610085255.5，技术领域涉及：G16H50/80；该发明授权基于时空图神经网络的传染病溯源方法及系统是由严钢;茹小磊;秦佳杰设计研发完成，并于2026-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时空图神经网络的传染病溯源方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及公共卫生安全技术领域，特别是涉及基于时空图神经网络的传染病溯源方法及系统，该方法整合多源异构接触数据，构建拓扑增强的时空图，通过将数据转为时空点云，构建多尺度单纯复形并提取持久性拓扑特征，将其融入图表示，进而训练多尺度时空图神经网络，利用多层次时间编码和双重注意力机制，设计拓扑特征引导的消息传递，最终，执行拓扑引导的反向传播溯源，通过持久性同源信息流逆向追踪和谱图卷积，生成多个传播源点假设，输出潜在传染源的概率分布与传播路径。

本发明授权基于时空图神经网络的传染病溯源方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于时空图神经网络的传染病溯源方法，其特征在于，包括： 获取多源异构接触数据，所述多源异构接触数据包括接触对象、接触时间、接触位置和接触属性； 基于所述多源异构接触数据，构建拓扑增强的时空图，包括： 将所述多源异构接触数据转换为时空点云； 基于所述时空点云，构建多尺度单纯复形序列； 计算所述多尺度单纯复形序列的持久性图谱； 提取持久性拓扑特征并融合到时空图表示中； 训练多尺度时空图神经网络，包括： 构建多层次时间编码，捕捉时间的绝对位置、周期性和相对间隔信息，其中，所述构建多层次时间编码包括：生成绝对时间位置编码，表示日内时刻、日期时间标记；生成周期性模式编码，捕捉日内、周内周期性行为模式；生成相对时间间隔编码，描述事件间隔分布特征；将所述绝对时间位置编码、周期性模式编码和相对时间间隔编码融合形成多维时间特征向量； 基于物理空间距离和网络拓扑距离，计算双重注意力权重； 设计拓扑特征引导的消息传递机制，包括：基于持久性拓扑特征分配消息重要性权重；对关键拓扑结构，包括稳定连通分量和关键传播路径，赋予更高的消息传递优先级；采用自适应消息聚合方式，根据节点在拓扑结构中的重要性动态调整消息融合比例； 基于所述多尺度时空图神经网络，执行拓扑引导的反向传播溯源，包括： 对终态感染分布执行持久性同源信息流逆向追踪，包括：分析终态感染分布的持久性图谱，识别关键点包括出生点和死亡点；确定网络中的关键传播节点；从终态感染节点沿关键传播路径逆向追踪，构建可能的传播路径树；基于拓扑相似性评估潜在源点的可能性； 通过谱图卷积逆向学习初态图结构特征，其中，利用图信号处理理论，通过图的拉普拉斯矩阵特征分解将图信号转换到频域，应用可学习的逆滤波器重构初态信号； 生成并评估多个传播源点假设，包括：维护多个潜在源点假设及其组合；计算每个假设的拓扑结构相似度、传播时序一致性和动力学参数合理性；基于综合评分对假设进行排序；生成最优源点数量和组合的建议； 输出潜在传染源及其概率分布和传播路径。

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