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龙图腾网获悉湖南工商大学申请的专利一种对阿尔茨海默症患者的徘徊行为预警方法和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：CN121533719B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610069442.4，技术领域涉及：A61B5/11；该发明授权一种对阿尔茨海默症患者的徘徊行为预警方法和系统是由张琦;龙雨晴设计研发完成，并于2026-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种对阿尔茨海默症患者的徘徊行为预警方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及医疗看护技术领域，具体公开了一种对阿尔茨海默症患者的徘徊行为预警方法和系统，本发明方法通过层次化图注意力网络构建物理空间图和逻辑关系图，本发明方法将逻辑关系图引入物理空间图中，将患者的行为逻辑因果关联加入行为预测算法中，提高了预测精度，降低了误报率。本发明还提出了基于门控机制的多模态融合策略，在保留模态间细粒度关联的同时，降低了噪声和缺失数据的限制，从而提高了情境感知融合的预测精度。

本发明授权一种对阿尔茨海默症患者的徘徊行为预警方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种对阿尔茨海默症患者的徘徊行为预警方法，其特征在于，包括如下步骤： 给患者穿戴运动与生理传感器，并在患者的生活区域设置环境传感器，采集运动生理数据和环境数据，将运动生理数据和环境数据输入徘徊行为预警模型，输出徘徊行为预警等级； 徘徊行为预警模型的构建过程包括： S1：构建层次化图注意力网络，所述层次化图注意力网络包括物理空间图和逻辑关系图，采用跨图注意力机制结合物理空间图和逻辑关系图，所述层次化图注意力网络用于融合空间上下文特征向量； S2：构建因果膨胀编码器，所述因果膨胀编码器包括因果掩码、因果膨胀和多头自注意力，因果膨胀编码器用于融合时间上下文特征向量； S3：基于门控机制进行多模态晚期融合，融合层次化图注意力网络和因果膨胀编码器的输出，得到徘徊行为预警等级； S4：构建损失函数并对S1到S3的算法进行训练，得到徘徊行为预警模型； 在S1中，物理空间图的节点包括环境传感器数据，节点之间由边连接，物理空间图的边包括强连接边、弱连接边和多跳连接边，强连接边表示两个位置之间直接连通且经过频率高的生活区域，弱连接边表示直接连通且经过频率低的生活区域，多跳连接表示需要经过其他生活区域才能到达的生活区域； 对于物理空间图，通过节点特征初始化、计算第一注意力系数、归一化注意力权重和邻接节点加权求和得到第一节点特征； 对于逻辑关系图，通过初始化节点特征、计算第二注意力系数和邻接节点加权求和得到第二节点特征； 第二注意力系数的计算表达式如下： ； 其中，表示第二注意力系数，表示可学习的注意力向量，和分别表示节点和进行线性变换后投影得到的特征空间；表示邻接矩阵中的元素。

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