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龙图腾网获悉上海五里多科技有限公司申请的专利一种基于视觉记忆力评估的阿尔兹海默病风险评估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：CN114847877B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202210415067.6，技术领域涉及：A61B5/00；该发明授权一种基于视觉记忆力评估的阿尔兹海默病风险评估方法是由刘昱;汪奇;易子立设计研发完成，并于2022-04-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视觉记忆力评估的阿尔兹海默病风险评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于视觉记忆力评估的阿尔兹海默病风险评估方法，步骤1：所采集阿尔兹海默病患者组与正常人的眼动图像；步骤2、针对每张眼动图像生成注视热点图作为测试图片，生成样本集；步骤3：利用卷积神经网络提取注视热点图特征，构成测试样本特征向量步骤4、得到每张测试图片的内部特征共同表示；步骤5：进行外部模态共同表示提取；步骤6、利用共同特征表示进行二分类，即：将最终提取到的共同特征表示作为全连接网络的输入，进行阿尔兹海默病患者与正常人分别对应的待测试眼动数据二分类处理。与现有技术相比，本发明利用的眼动数据特征更具客观性和便捷性，可有效提升模型检测的准确性以及解决临床数据丢失及不足的难题。

本发明授权一种基于视觉记忆力评估的阿尔兹海默病风险评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉记忆力评估的阿尔兹海默病风险评估方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤1：对所采集阿尔兹海默病患者组与正常人在完成视觉记忆力测试任务期间的眼动图像进行注视点坐标估计，在眼动图像中形成注视点轨迹； 步骤2、针对每张眼动图像生成注视热点图作为测试图片，同时剔除干扰数据，生成样本集：其中，分别表示第i位测试者第一次和第二次观看第v张图片的注视热点图，y表示N个样本的标签集合，yi＝0表示样本i为Normal，yi＝1表示样本i为阿尔兹海默病患者；V张测试图片视为V个外部模态v∈1,2，...,V，针对每个外部模态，同一个测试者第一次的观看测试图片和第二次的观看测试图片分别作为两个内部模态f,s； 步骤3：利用卷积神经网络提取注视热点图特征，构成测试样本特征向量表示如下： 其中，fvgg·为基于VGG16的特征提取器，由两个全连接层及一个平均池化层构成，θvgg为网络层参数，m为内部模态指示器，m∈{f,s}，m＝f代表第一次观看，m＝s代表第二次观看； 步骤4：由编码器fae·，解码器fdg·，鉴别器fdc·和权重自适应融合层fce·进行单张测试图片的内部模态的特征共同表示提取，对于每张测试图片，将测试者前后两次观看的注视热点图提取的特征向量作为输入，输入各自对应的内部自动编解码器，取编解码器中间层的输出作为每张测试图片的内部特征共同表示，具体步骤如下： 步骤4.1：将两个内部模态f,s的特征向量输入对应的私有编码器fae·，得到内部模态特有表示 其中，表示编码器，表示私有编码网络参数，m表示内部模态指示器，分别表示两个内部模态f,s的特有表示；特有表示指单一模态f或s的特征，共同表示指多个模态特征经过融合后的共同特征的表示； 步骤4.2：编码完成后，将所述两个内部模态的特有表示输入对应的解码器，还原为两个内部模态所分别对应的原始特征向量 其中，表示解码器，表示解码网络参数； 步骤5：基于提取到的V次张测试图片注视热点图的共同特征表示进行外部模态共同表示提取：具体过程如下： 步骤5.1：对于第i个外部模态，将学习到的模态特征作为输入，首先经过私有编码器，得到单个外部模态的私有特征表示再通过解码器解码还原得到原始的输入特征 其中，表示第v个外部模态的特征编码器和解码器，为所述编码器和解码器对应网络模型参数； 步骤5.2：取各个模态公共表示的均值作为最终公共表示： 其中，fmap为均值函数，V表示V个外部模态； 步骤5.3：针对所有样本，将提取到的最终公共表示输入全连接网络，作为阿尔兹海默病患者与正常人分别对应的待测试眼动数据； 步骤6：将最终提取到的共同特征表示作为全连接网络的输入，进行阿尔兹海默病患者与正常人分别对应的待测试眼动数据二分类处理。

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