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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种基于毫米波雷达的阿尔兹海默病预测方法与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：CN118866330B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202410986155.0，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种基于毫米波雷达的阿尔兹海默病预测方法与系统是由牛群;周凡;吕岩松设计研发完成，并于2024-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于毫米波雷达的阿尔兹海默病预测方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于毫米波雷达的阿尔兹海默病预测方法与系统。包括：将毫米波雷达采集到的人体步态的原始数据重新组织得到一个三维矩阵块，对三维矩阵块进行操作得到多模态数据；对多模态数据以及文本数据进行特征提取、对齐和融合，得到重加权的多模态数据；利用多模态数据和文本数据对GLM进行训练得到训练好的GLM，将重加权的多模态数据输入该模型得到信号语义特征；将信号语义特征和随机噪声输入扩散模型并训练得到训练好的扩散模型；利用训练好的扩散模型生成图像结果，结合文本预测结果协助用户进行阿尔兹海默病预测。本发明能够结合毫米波和多模态大模型的优势，提高模型的鲁棒性和泛化能力以及阿尔茨海默病早期预测能力。

本发明授权一种基于毫米波雷达的阿尔兹海默病预测方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于毫米波雷达的阿尔兹海默病预测方法，其特征在于，所述方法包括： 将毫米波雷达采集到的人体步态的原始数据重新组织得到一个三维矩阵块，对三维矩阵块进行操作得到多模态数据，包括距离速度谱、角度谱和点云数据； 对所述多模态数据以及文本数据，包括描述速度谱的文本数据、描述角度谱的文本数据和描述点云的文本数据，进行特征提取、对齐和融合，得到重加权的多模态数据，包括重加权的速度谱特征、重加权的角度谱特征和重加权的点云特征； 利用所述多模态数据和所述文本数据对开源的预训练大语言模型进行训练得到训练好的大语言模型，将所述重加权的多模态数据输入训练好的大语言模型得到信号语义特征，包括文本预测结果和信号语义单元； 将所述信号语义特征和随机噪声输入扩散模型并训练，得到训练好的扩散模型； 利用所述训练好的扩散模型生成肢体运动分析图、点云肢体数据二维图解，结合所述文本预测结果协助用户进行阿尔兹海默病预测； 具体地，所述将毫米波雷达采集到的人体步态的原始数据重新组织得到一个三维矩阵块，对三维矩阵块进行操作得到多模态数据，包括距离速度谱、角度谱和点云数据，具体为： 所述三维矩阵块的第三维是每个收发天线组成的通道，第二维是每个通道内收到的中频信号，第一维是中频信号内一个调频波采样； 对所述三维矩阵块的第一维和第二维进行维度上的快速傅立叶变换得到对应的频谱、检测峰值，并计算目标与毫米波雷达之间的相对距离，结合所述三维矩阵块的第一维对应的频谱和所述三维矩阵块的第二维对应的频谱相同波峰的相位差，计算距离速度谱，其公式如下： 其中，φ为相位差，λ是电磁波的波长，Tc是毫米波雷达发射两个线性调频波之间的间隔，π为常量； 通过常规波束形成算法，利用所述三维矩阵块的第三维构造视场的导向矢量，将导向矢量与所述三维矩阵块的第三维相乘并取其最大值以此确定实际回波的方向，输出角度谱； 结合所述距离速度谱和所述角度谱进行恒定虚警率检测，得到目标点，利用目标点与所述角度谱获取点三维空间分布，得到点云数据。

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