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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于多维认知功能超图的多模态认知障碍评测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：CN119818025B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411871484.7，技术领域涉及：A61B5/00；该发明授权一种基于多维认知功能超图的多模态认知障碍评测系统是由刘澄玉;赵鸣晖;赵璐璐;李建清设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多维认知功能超图的多模态认知障碍评测系统在说明书摘要公布了：本发明专利公开了一种基于多维认知功能超图的多模态认知障碍评测系统，包括多模态信号采集系统、认知功能评测范式设计、各模态通用特征提取框架与基于多维认知功能的在线超图学习。系统基于多模态生理与行为信号，构建了包含认知功能维度评测范式，从而实现对老年认知功能的全面评估。首先通过融合脑电、心电、语音和面部表情等多模态信号，实时记录和分析用户在不同任务和情境下的生理和行为反应。然后挖掘多模态信号之间的融合表征，生成统一的特征表示，并引入了临床知识的在线超图，捕捉复杂的多模态数据关系，提供包含认知功能评估的分析结果。最终，结合上述技术手段，系统能够实现对认知障碍的早期检测。

本发明授权一种基于多维认知功能超图的多模态认知障碍评测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多维认知功能超图的多模态认知障碍评测系统，其特征在于，包括多模态认知评估模块和多模态信号融合模块；所述多模态认知评估模块包括多模态信号采集系统与多维认知功能评估范式，所述多模态信号融合模块包括生理与行为信号特征编码器以及基于多维认知功能的超图融合；通过多模态信号采集系统，构建认知功能评估范式，同步挖掘生理与行为信号中与认知功能匹配的可解释特征，设计生理与行为信号特征编码器，最终实现多模态信号特征融合，构建多维认知功能的在线超图评估策略； 所述基于多维认知功能的超图融合，通过动态构建和更新的知识图谱，每个节点代表每一项认知任务的多模态特征，每条边代表不同的认知功能，从而构建超图模型挖掘多模态信号与认知功能之间的复杂关系；不仅整合了各模态的特征表示，还能适应不同任务和情绪状态的变化，实现对轻度认知障碍的全面评估；所述超图模型由顶点和超边组成，顶点代表不同认知任务下的用户多模态特征，而超边则关联不同的认知功能；其中，顶点不仅涵盖传统的生理信号特征，还包括行为信号，这些特征通过深度学习模型进行编码后形成高维特征向量；超边的建立基于各认知功能的临床症状与多模态信号的关系，通过专家知识和统计分析赋予权重，从而实现任务状态与情感认知维度的动态映射；在超图模型中，首先通过多模态融合算法，将来自不同模态的特征向量进行合并，通过自适应聚合策略，模型能够根据当前任务和情绪状态动态调整特征的融合权重；随后，通过定义超图的关联矩阵，将不同任务下的顶点与超边建立关联；更新流程为：根据在线数据，检测到新症状表现时，将其作为新的节点添加到超图中；并且构建新的超边，通过增量聚类算法来发现新的症状组合，相应地添加或删除超边，其由症状组成，将其作为新的超边添加到超图中，并计算其权重： 4 其中，是症状的嵌入向量，是超边中症状的数量；然后更新疾病-症状关联矩阵；对于新识别的疾病-症状关联，更新矩阵： 5 进而通过优化对应目标函数，训练更新关联矩阵、新的超边集合，并根据超图中节点之间的关联强度动态更新边权重，更新超图嵌入模型；其通过优化以下目标函数来实现： 6 其中，边的嵌入表示，是顶点嵌入重构出的超边表示，型参数，则化项；最终动态更新图上各节点及超边，并且回溯模型推理过程，展示包含临床知识图谱的决策依据，提升对认知障碍的辅助诊断效能及其解释性。

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