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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种数据处理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：CN120260957B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202510367804.3，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权一种数据处理方法及系统是由蔡卓然;胡希文;谭忠林;宋雪梅;蔡永春设计研发完成，并于2025-03-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数据处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种数据处理方法及系统，涉及人工智能与生物医学交叉技术领域。所述方法是先根据汉密尔顿抑郁量表对参与者进行患者分组，然后收集参与者对视觉刺激模式的判断结果以及视觉刺激模式的呈现持续时间，并根据收集结果统计得到参与者的多维视觉运动感知特征指标，再然后通过K‑Means聚类分析得到患者组所有参与者的两个亚群分组，并通过指标对比分析确定在该两个亚群分组中的视觉运动感知异常分组，最后应用异常分组的正样本数据和非异常分组的负样本数据，基于机器学习算法进行率定验证建模，得到视觉运动感知异常识别模型，如此可得到用于对抑郁障碍患者进行基于视觉运动感知数据的MDD患者分亚群处理的视觉运动感知异常识别模型。

本发明授权一种数据处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种数据处理方法，其特征在于，包括： 邀请参与者完成汉密尔顿抑郁量表，并根据该汉密尔顿抑郁量表量化得到所述参与者的评分，然后判断该评分是否超过预设阈值，若是，则将所述参与者划分到抑郁障碍患者组，否则将所述参与者划分到健康组； 收集所述参与者对视觉刺激模式的判断结果以及所述视觉刺激模式的呈现持续时间，并根据收集结果统计得到所述参与者的多维视觉运动感知特征指标，其中，所述视觉刺激模式是指在显示屏幕的中央区域呈现向左向右漂移的视觉刺激图案的模式，所述视觉刺激模式包括有交替出现的大视觉刺激模式和小视觉刺激模式，所述大视觉刺激模式是指在显示屏幕的中央区域呈现向左向右漂移且边缘模糊的大型正弦光栅图案的模式，所述小视觉刺激模式是指在显示屏幕的中央区域呈现向左向右漂移且边缘模糊的小型正弦光栅图案的模式，所述判断结果是指判断相应视觉刺激图案的漂移方向是向左还是向右，根据收集结果统计得到所述参与者的多维视觉运动感知特征指标，具体包括：根据收集结果，提取得到所述参与者对各次大视觉刺激模式的判断结果以及所述各次大视觉刺激模式的呈现持续时间，并还提取得到所述参与者对各次小视觉刺激模式的判断结果以及所述各次小视觉刺激模式的呈现持续时间；根据所述各次大视觉刺激模式的呈现持续时间计算各对相邻大视觉刺激模式的呈现时差，得到大视觉刺激模式呈现时差序列，以及根据所述各次小视觉刺激模式的呈现持续时间计算各对相邻小视觉刺激模式的呈现时差，得到小视觉刺激模式呈现时差序列，其中，所述相邻大视觉刺激模式包括有在试验时序上相邻的在前试验用大视觉刺激模式和在后试验用大视觉刺激模式，所述相邻小视觉刺激模式包括有在试验时序上相邻的在前试验用小视觉刺激模式和在后试验用小视觉刺激模式；根据所述参与者对所述各次大视觉刺激模式的判断结果以及所述各次大视觉刺激模式的呈现持续时间、所述参与者对所述各次小视觉刺激模式的判断结果以及所述各次小视觉刺激模式的呈现持续时间、所述大视觉刺激模式呈现时差序列和或所述小视觉刺激模式呈现时差序列，统计得到多维视觉运动感知特征指标； 根据属于所述抑郁障碍患者组的所有所述参与者的所述多维视觉运动感知特征指标，通过K-Means聚类分析，得到属于所述抑郁障碍患者组的所有所述参与者的两个亚群分组； 针对在所述两个亚群分组中的各个亚群分组，将对应的所有所述参与者的所述多维视觉运动感知特征指标与属于所述健康组的所有所述参与者的所述多维视觉运动感知特征指标进行对比分析，确定对应亚群分组是否为视觉运动感知异常分组； 将属于所述视觉运动感知异常分组的所述参与者的所述多维视觉运动感知特征指标作为正样本数据，以及将不属于所述视觉运动感知异常分组的所述参与者的所述多维视觉运动感知特征指标作为负样本数据； 根据所有所述正样本数据和所有所述负样本数据，基于机器学习算法进行率定验证建模，得到视觉运动感知异常识别模型，具体包括：根据所有所述正样本数据和所有所述负样本数据，基于不同的多种机器学习算法分别进行率定验证建模，得到与所述多种机器学习算法一一对应的多个视觉运动感知异常识别模型，其中，所述多种机器学习算法包括有支持向量机、K近邻算法、决策树、随机森林和或留一交叉验证法；从所述多个视觉运动感知异常识别模型中选出具有最高识别准确性的某个视觉运动感知异常识别模型作为最终建模所得的视觉运动感知异常识别模型。

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