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龙图腾网获悉中国人民解放军总医院第二医学中心申请的专利阿尔茨海默病早期筛查多模态特征融合预测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：CN121393896B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202511625933.4，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权阿尔茨海默病早期筛查多模态特征融合预测方法及系统是由王欢;周波;姚洪祥;郭艳娥;鲁向辉;韩卫乔;韩若欣;李冬梅;崔津津;田鹏设计研发完成，并于2025-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本阿尔茨海默病早期筛查多模态特征融合预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种阿尔茨海默病早期筛查多模态特征融合预测方法及系统，属于脑部疾病预测技术领域；方法包括：从患者记录数据库中获取包含认知测试分数、脑部影像扫描结果和生物标志物浓度水平的多维数据，通过标准化处理得到统一格式的多维数据集；采用降维分析方法提取关键特征向量以捕捉认知测试分数与脑部影像变化之间的共变关系；当认知测试分数下降幅度超过预设阈值且脑部影像显示萎缩迹象时，通过集成学习方法构建分类模型对异常信号进行初步分类；融合生物标志物浓度水平得到异常信号向量。本发明通过对人脑关键部位如海马体的精准评估，显著提升了阿尔茨海默病等脑部疾病早期筛查的准确性与效率。

本发明授权阿尔茨海默病早期筛查多模态特征融合预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.阿尔茨海默病早期筛查多模态特征融合预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：从患者记录数据库中获取多维数据，所述多维数据包括认知测试分数、脑部影像扫描结果和生物标志物浓度水平，采用标准化处理对所述多维数据进行归一化，得到统一格式的多维数据集； 步骤2：根据所述统一格式的多维数据集，采用降维分析方法提取关键特征向量，所述关键特征向量用于捕捉认知测试分数与脑部影像变化之间的共变关系，确定所述关键特征向量； 步骤3：若所述关键特征向量中认知测试分数下降幅度超过预设阈值且脑部影像显示萎缩迹象，则通过集成学习方法构建分类模型对异常信号进行初步分类，判断所述异常信号的初步类别，所述异常信号指代认知和影像数据中的偏差指标；所述偏差指标定义为认知测试分数较基线下降10%或脑部影像区域体积较标准值缩小5%； 步骤4：针对所述异常信号的初步类别，获取生物标志物浓度水平作为补充输入，采用分类融合方法融合所述初步类别与所述生物标志物浓度水平，得到融合后的异常信号向量； 步骤5：根据所述融合后的异常信号向量，计算向量间距离以量化关联强度，若所述关联强度大于预设阈值，则判定为高风险信号，确定高风险信号集合； 步骤6：根据所述高风险信号集合，获取基于受试者背景信息推荐的多模态检查组合作为补充输入，融合所述高风险信号集合与所述多模态检查组合，得到融合后的高风险筛查集合； 步骤7：通过对所述融合后的高风险筛查集合应用聚类方法分组相似信号，采用加权平均方法计算每组综合风险分数，得到所述每组综合风险分数； 步骤8：针对所述每组综合风险分数，若每组综合风险分数高于预设警戒阈值，则标记为潜在疾病风险，采用回归预测方法预测风险进展趋势，得到最终风险识别结果。

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中国人民解放军总医院第二医学中心，其通讯地址为：100853 北京市海淀区复兴路28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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