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龙图腾网获悉安徽讯飞医疗股份有限公司申请的专利基于多模态特征自适应的抑郁定量方法、装置及电子设备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：CN115758114B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202211414093.3，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权基于多模态特征自适应的抑郁定量方法、装置及电子设备是由刘蓬博;王静;胡加学;赵景鹤;贺志阳;鹿晓亮;魏思;胡国平;赵志伟设计研发完成，并于2022-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态特征自适应的抑郁定量方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多模态特征自适应的抑郁定量方法、装置及电子设备，其中方法包括：获取至少两个模态的待识别数据；基于所述待识别数据与低维特征之间的相关性，对所述待识别数据进行降维，并对降维所得的数据进行特征提取，得到所述待识别数据的情绪特征；所述低维特征的维度低于所述待识别数据的特征维度；基于所述至少两个模态的待识别数据的情绪特征，进行抑郁情绪定量分析。本发明提供的方法、装置、电子设备及存储介质，避免了直接针对高维数据进行特征提取导致的显存压力，可以直接基于完整的、未经分割截取的待识别数据进行抑郁情绪定量分析，由此确保抑郁情绪定量分析的可靠性和准确性。

本发明授权基于多模态特征自适应的抑郁定量方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态特征自适应的抑郁定量方法，其特征在于，包括： 获取至少两个模态的待识别数据； 基于所述待识别数据与低维特征之间的相关性，对所述待识别数据进行降维，并对降维所得的数据进行特征提取，得到所述待识别数据的情绪特征；所述低维特征的维度低于所述待识别数据的特征维度；不同模态的所述待识别数据对应相同的低维特征，或对应不同的低维特征；所述低维特征是维度低于所述待识别数据的特征维度的隐空间矩阵； 基于所述至少两个模态的待识别数据的情绪特征，进行抑郁情绪定量分析； 所述基于所述待识别数据与低维特征之间的相关性，对所述待识别数据进行降维，并对降维所得的数据进行特征提取，得到所述待识别数据的情绪特征，包括： 基于通用模态特征提取框架，提取所述待识别数据的情绪特征； 所述通用模态特征提取框架，是基于至少两个模态的样本数据，以及所述样本数据对应的情绪标签，联合情绪识别框架训练得到的，所述通用模态特征提取框架用于基于所述待识别数据与训练得到的低维特征之间的相关性，对所述待识别数据进行降维，并对降维所得的数据进行特征提取； 所述通用模态特征提取框架包括至少两个提取层； 所述基于通用模态特征提取框架，提取所述待识别数据的情绪特征，包括： 基于所述至少两个提取层中的当前提取层，应用所述待识别数据与所述当前提取层的低维特征之间的相关性，对所述待识别数据进行降维，并对降维所得的数据进行特征提取，得到当前特征； 基于所述当前特征，确定所述当前提取层的下一提取层的低维特征，并将所述下一提取层作为所述当前提取层，返回基于所述当前提取层进行特征提取，直至所述当前提取层为所述至少两个提取层中的最尾提取层，将所述当前特征作为所述情绪特征。

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