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龙图腾网获悉厦门大学附属心血管病医院(厦门市心脏中心)申请的专利一种有限样本条件下的恐动症分类方法、装置及设备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：CN120048496B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510502355.9，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种有限样本条件下的恐动症分类方法、装置及设备是由陈媛;吴林静;邹慧娜;张淑洁;王琮禹;黄萍萍;张于设计研发完成，并于2025-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种有限样本条件下的恐动症分类方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种有限样本条件下的恐动症分类方法、装置及设备，方法包括：读取患者的多模态行为与生理信号数据，并运用贝叶斯信息准则结合最大期望算法从所述数据中提取用于潜在类别分析的特征表示；所述特征表示包含时间戳和空间分布特性；将所述特征表示输入潜在类别分析模块，通过层次聚类方法确定最佳类别数和边界，并生成候选亚群集；对所述候选亚群集，通过引入信息论增强技术重新评估每个亚群的可能性，得到每个亚群的置信度得分；根据每个亚群的置信度得分，采用改进的密度峰值聚类算法去除冗余亚群，得到最终亚群集；将所述最终亚群集输入至训练过的分类模块，以估计每个亚群的恐动症类别，进而根据类别实现精准的恐动症分类。

本发明授权一种有限样本条件下的恐动症分类方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种有限样本条件下的恐动症分类方法，其特征在于，包括： S101，读取患者的多模态行为与生理信号数据，并运用贝叶斯信息准则结合最大期望算法从所述数据中提取用于潜在类别分析的特征表示；其中，所述潜在类别的特征表示的提取过程表示为： 其中，θ为潜在类别的特征表示，Lθ表示目标函数，是第k个潜在类别的先验概率，是第k个潜在类别的后验概率，K为最佳类别数，表示第i个样本，是高斯分布的概率密度函数，是稀疏正则化项，用于控制特征表示的稀疏性； S102，将所述特征表示输入潜在类别分析模块，通过层次聚类方法确定最佳类别数和边界，并生成候选亚群集； S103，对所述候选亚群集，通过引入信息论增强技术重新评估每个亚群的可能性，得到每个亚群的置信度得分； S104，根据每个亚群的置信度得分，采用改进的密度峰值聚类算法去除冗余亚群，得到最终亚群集； S105，将所述最终亚群集输入至训练过的分类模块，以估计每个亚群的恐动症类别，进而根据类别实现精准的恐动症分类；其中，具体为：沿着时间维度使用动态时间规整算法对齐不同亚群的时间序列特征；对对齐后的特征进行扁平化处理，并通过多层感知机网络进行非线性变换，以估计恐动症类别的概率分布，进而预测每个亚群的恐动症类别；分类过程定义为： 其中，和bk是第k个类别的权重和偏置，是输入样本的特征表示，Py=k|是输入样本属于类别k的概率。

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厦门大学附属心血管病医院(厦门市心脏中心)，其通讯地址为：361000 福建省厦门市湖里区金山路2999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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