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龙图腾网获悉成都大学申请的专利一种用于医疗的多模态情感连续识别方法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：CN121030419B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511546383.7，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种用于医疗的多模态情感连续识别方法是由谢远伦;师明山;施开波;周楠;王文昊;于钥;彭悦恒设计研发完成，并于2025-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于医疗的多模态情感连续识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于医疗的多模态情感连续识别方法，属于人工智能及医疗信息技术领域，主要通过建立神经微分方程NeuralODEs框架，模拟情感的动态变化过程，并克服传统方法中情感建模的静态性和离散性。通过因果推断技术，将情感特征与个体无关的生理差异分离，提升跨个体的泛化能力。利用自监督学习方法，通过跨模态对比学习提升EEG和眼动信号之间的协同作用，增强情感识别精度。通过动态稀疏注意力机制降低计算复杂度，同时聚焦于情感识别中的关键时间片段。通过多任务联合学习，使模型在情感分类的同时，学习情绪强度回归和被试身份识别等多任务，提高个性化情感识别能力。

本发明授权一种用于医疗的多模态情感连续识别方法在权利要求书中公布了：1.一种用于医疗的多模态情感连续识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.采集被试者的多模态生理信号数据，至少包括脑电图EEG信号和眼动信号，并进行预处理； S2.接收预处理后的多模态生理信号，并构建基于神经微分方程的动态情感识别模型；所述构建基于神经微分方程的动态情感识别模型，包括： 情感状态的演化由以下微分方程定义： ，其中，为情感的隐状态表示，表示情感在时间t时的状态；为输入生理信号；为由神经网络学习到的非线性动态函数，描述情感状态随时间的变化；θ为可训练参数；为可训练权重； S3.对所述动态情感识别模型进行训练，具体包括： 对动态情感识别模型的的输入或中间特征进行因果干预，利用反事实推理生成对抗样本；通过跨模态对比学习脑电图EEG信号和眼动信号之间的相似性； 通过动态稀疏注意力机制选择最相关的节点进行计算； 通过联合优化情感分类任务、情绪强度回归任务、个体身份对抗任务及对比学习任务的损失函数； S4.利用训练好的动态情感识别模型对输入的未知多模态生理信号进行前向传播，输出连续的情感状态类别及强度预测结果。

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成都大学，其通讯地址为：610106 四川省成都市龙泉驿区外东十陵镇成洛大道2025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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