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龙图腾网获悉北京智精灵科技有限公司申请的专利一种阿尔兹海默症的认知及脑影像数据整合评估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：CN114188013B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202111017552.X，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种阿尔兹海默症的认知及脑影像数据整合评估方法是由李诗怡;王云霞;李嘉;马珠江;王晓怡设计研发完成，并于2021-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种阿尔兹海默症的认知及脑影像数据整合评估方法在说明书摘要公布了：本发明涉及在线辅助测评领域，具体涉及一种阿尔兹海默症的认知及脑影像数据整合评估方法。根据本发明的方法，首先进行认知功能多领域的筛查和评估，达成认知功能的快速筛查和详细评估的目的，然后进行多模态磁共振成像数据分析，包括：提取海马体积及形状分析，计算认知相关脑功能网络的功能连接值，作为神经影像方面的指标对脑功能进行评估。再进行认知及神经的贝叶斯联合建模，最后使用监督学习分类识别阿尔兹海默症的特异性变化模式。

本发明授权一种阿尔兹海默症的认知及脑影像数据整合评估方法在权利要求书中公布了：1.一种阿尔兹海默症的认知及脑影像数据整合评估方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤I：获取受测者的认知功能多领域筛查评估的行为学数据； 步骤II：分析多模态磁共振成像数据，包括： （1）对脑结构进行磁共振成像分析，基于定点分析方法对受测者的海马体积及形状进行量化分析， （2）对静息态功能性磁共振成像数据进行预处理，纠正原始静息态功能性磁共振成像数据中存在的偏差， （3）基于预处理后的静息态功能性磁共振成像数据，定位认知相关的脑功能网络，并计算每个脑功能网络内功能连接值，以及基于被定位的与高级认知功能相关的脑功能网络，选取各个脑功能网络的主要节点作为感兴趣区，计算两两脑功能网络之间的有效连接， 步骤III：将受测者的认知功能多领域筛查评估的行为学数据、受测者的海马体积及形状量化分析数据、以及认知相关的脑功能网络内连接值及脑功能网络间的有效连接数据的模型分布参数输入到同一联合模型，使用分层贝叶斯方法将该联合模型拟合相关数据，建立分层贝叶斯联合模型，获得超参数集的中心化趋势和离散程度，并生成参数的联合后验分布，确定轻度认知障碍及阿尔兹海默症认知和神经模型参数的关联程度和方向；在步骤III中，对于第j个用户的神经数据Nj和行为数据Bj，假设神经数据服从分布Nj~Neuralδj，行为数据服从分布Bj~Behavθj，将两种数据模型分布的参数写入到一个联合模型中，该模型表示为δj，θj~MΩ，其中Ω表示超参数集合，Ω包括一系列的超平均参数Φ和超离散参数Σ，因此Ω={Φ，Σ}；采用分层贝叶斯方法将联合模型δj，θj~MΩ拟合相关数据，其中，联合模型参数的联合后验分布写作： ，其中，p表示概率分布，Behava|b和Neurala|b表示行为或神经模型中，在给定参数b的条件下数据a的密度函数，Ma,b|c表示联合模型中，在给定参数c的条件下参数集a，b的密度函数；假设模型δj，θj的联合分布形式服从多元正态分布，即δj，θj~NpΦ，Σ，其中Npa，b表示均值向量a和方差-协方差矩阵b在第p维上的多元正态分布，均值向量参数Φ包括所有组水平上的均值，因此Φ={δμ，θμ}；方差-协方差矩阵包括组水平上的变异参数，其中ρ是包括所有感兴趣的模型参数相关系数的矩阵， ，对方差-协方差矩阵Σ进行分区，以反映当神经和行为向量中包括多个参数时它是对角矩阵和全矩阵的混合，ρ反映了一对模型参数的关联程度和方向，直接推测某个认知模型参数在多大程度上与某个神经模型参数相关；对于MΩ的分布选择多元正态分布以适应各种参数空间的支持，便于评估神经模型参数和认知模型参数之间的关系； 步骤IV：根据获得的参数的联合后验分布，使用支持向量机训练轻度认知障碍及阿尔兹海默症的特异性变化模型；在步骤IV中，将每一个用户的超参数集数据表示为，其中，表示实数域，i=1,2,…,N，N表示所有用户数据的总量，每个用户数据和用户的分类标签“病患／健康”表示为yi∈{-1,+1}，在D维特征空间中，区分病患或健康数据的最佳超平面公式为：wxi+b=0，其中，w为法向量，b为该平面相对于数据中心的位置，当数据xi满足不等式时，该数据被分类为阿尔兹海默症患者的数据，而当满足时归类为健康人群的数据。

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