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龙图腾网获悉浙江格物致知生物科技有限公司申请的专利一种基于多模态标志物网络的阿尔茨海默病辅助精准鉴别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：CN120340837B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202510817176.4，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种基于多模态标志物网络的阿尔茨海默病辅助精准鉴别方法及系统是由张皓洋;杨保玲;吴晶晶;高金波;卢彩婷;徐爱华;张东良设计研发完成，并于2025-06-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态标志物网络的阿尔茨海默病辅助精准鉴别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于多组学标志物网络与自适应支持向量机的阿尔茨海默病辅助精准鉴别方法及系统。通过基于五种模态数据的标志物网络和自适应支持向量机模型，实现了阿尔茨海默病与其他痴呆类型的精准鉴别。该方法融合血液、尿液、神经影像、电生理及临床评估等多源异构数据，采用加权基因共表达网络分析筛选特异性标志物，并通过自注意力机制实现跨模态特征交互学习。引入在线学习机制使模型能够适应新数据分布，结合可解释性模块输出各标志物对诊断的贡献度。最终借助云平台实现多中心数据同步和模型优化，显著提高了AD诊断与鉴别的准确性、特异性、早期诊断能力和模型的适应性，克服了现有技术的局限性，辅助医生对阿尔茨海默病进行诊断和治疗。

本发明授权一种基于多模态标志物网络的阿尔茨海默病辅助精准鉴别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态标志物网络的阿尔茨海默病辅助精准鉴别方法，其特征在于，包括：获取多模态数据，所述多模态数据至少包括血液生物标志物数据、尿液生物标志物数据、影像数据、电生理数据和临床数据；对所述多模态数据进行特征提取与融合，通过包括基于注意力机制进行跨模态交互学习的多层次处理机制构建标志物网络，所述标志物网络表征不同模态特征间的关联性；通过能够动态更新的自适应分类模型对所述标志物网络进行分析，确定阿尔茨海默病与其他痴呆类型的鉴别结果；输出所述鉴别结果，所述鉴别结果表征阿尔茨海默病的存在概率； 其中，对所述多模态数据进行特征提取与融合，通过包括基于注意力机制进行跨模态交互学习的多层次处理机制构建标志物网络，具体包括： 根据所述多模态数据样本集合，基于五种模态数据的标志物网络，所述网络涵盖血液中的磷酸化tau蛋白、尿液中的特定蛋白、基于卷积神经网络的影像特征、电生理信号功率谱密度以及临床评估得分，通过加权基因共表达网络分析筛选与疾病相关的特异性标志物，得到述五维标志物网络；所述多模态数据样本集合，包含血液中磷酸化tau蛋白p-tau231和miR-124-3p、尿液中UCH-L1和Aβ1-42、3.0TMRIT1加权影像、电生理信号EEG以及蒙特利尔认知评估MoCA得分，通过标准化预处理模块对各模态数据进行清洗和格式对齐，得到统一的多模态数据集； 采用所述五维标志物网络中的数据，对各模态数据进行独立特征提取，得到多个模态特征子集，所述特征子集包括每个模态数据的关键诊断指标，并通过正则化线性判别分析实现跨模态特征对齐； 通过自注意力机制对所述多个模态特征子集进行交互学习，生成融合特征集合，所述融合特征集合反映各模态数据之间的关联性，并通过注意力头数调整优化模态间权重分配。

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