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龙图腾网获悉中国科学院计算技术研究所申请的专利基于Stroop范式和近红外数据的认知检测支持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：CN117272225B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202311227928.9，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于Stroop范式和近红外数据的认知检测支持方法及系统是由张迎伟;陈益强;吕泽平;李青设计研发完成，并于2023-09-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Stroop范式和近红外数据的认知检测支持方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于Stroop范式和近红外数据的认知检测支持方法和装置，包括根据fNIRS数据中HbO信号在各频率波段上大脑脑区间的耦合强度作为大脑效应连接图，通过卷积神经网络提取该大脑效应连接图的数据特征，得到大脑效应连接特征；通过卷积神经网络提取该fNIRS数据的数据特征，得到时空谱特征；将该大脑效应连接特征、该时空谱特征和该任务执行结果的数据特征进行拼接，得到融合特征，分类器根据该融合特征得到该训练用户属于AD、MCI和健康的概率作为认知检测支持结果。本发明能够通过各个不同视角数据的智能融合，综合评估用户的认知状态。

本发明授权基于Stroop范式和近红外数据的认知检测支持方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于Stroop范式和近红外数据的认知检测支持方法，其特征在于，包括： 步骤1、获取训练用户进行Stroop认知评估任务过程中的近红外fNIRS数据，并通过数据存储设备记录其任务执行结果； 步骤2、通过动态贝叶斯推理得到该fNIRS数据中HbO信号在各频率波段上大脑脑区间的耦合强度作为大脑效应连接图，通过第一卷积神经网络提取该大脑效应连接图的数据特征，得到大脑效应连接特征；通过第二卷积神经网络提取该fNIRS数据的数据特征，得到时空谱特征； 步骤3、将该大脑效应连接特征、该时空谱特征和该任务执行结果的数据特征进行拼接，得到融合特征，分类器根据该融合特征得到该训练用户属于AD、MCI和健康的概率作为认知检测结果，根据该认知检测结果和该训练用户的真实认知检测标签，构建损失函数训练该第一卷积神经网络、该第二卷积神经网络和该分类器； 步骤4、通过将待认知检测用户的大脑效应连接图和fNIRS数据分别输入训练完成后的该第一卷积神经网络、该第二卷积神经网络，得到该待认知检测用户的大脑效应连接图和fNIRS数据特征，与该待认知检测用户的Stroop任务执行特征拼接后输入训练完成后的该分类器，得到该待认知检测用户属于AD、MCI和健康的概率，作为该待认知检测用户的认知检测支持结果； 其中，步骤2中该大脑效应连接图的构建过程包括： 将功能性近红外设备接收到的fNIRS数据转化为血氧数据，通过滤波处理获取其指定频率段的血氧信号，计算执行Stroop认知评估任务过程中的血氧浓度平均值并进行小波变换，得到指定波段下的信号变化，利用相位角函数计算每个频率波段的平均相位信息，以推导出两通道之间的相位振荡模型，并根据动态贝叶斯推理计算HbO信号在各频率上多个大脑脑区间的耦合强度建立该大脑效应连接图。

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