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龙图腾网获悉北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院);灵犀云医学科技(北京)有限公司申请的专利一种ALS患者抑郁风险预测模型构建方法及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：CN119811666B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202411896173.6，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种ALS患者抑郁风险预测模型构建方法及设备是由叶珊;崔洢;刘洪;赵童;黄润州;尹铁伦;张朔;闫宇翔;樊东升设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种ALS患者抑郁风险预测模型构建方法及设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种ALS患者抑郁风险预测模型构建方法及设备，该方法包括：基于非ALS患者脑电数据样本集训练得到非ALS患者的抑郁风险预测模型；获取多个ALS抑郁患者及ALS非抑郁患者的脑电数据，构建得到ALS训练样本集；在抑郁风险预测模型的特征提取模块和抑郁风险分类模块之间构建ALS抑郁风险迁移学习模块，用于对ALS脑电特征进行筛选和修正，以得到适应抑郁风险分类模块的特征分布；利用ALS训练样本集和损失函数对初步构建的ALS患者抑郁风险预测模型进行迭代训练，得到收敛的ALS患者抑郁风险预测模型。本发明解决了现有技术中的ALS患者脑电数据难以大量获取，难以训练得到可用于ALS患者的高准确率的抑郁风险预测模型，导致对于ALS患者抑郁风险评估准确性差的问题。

本发明授权一种ALS患者抑郁风险预测模型构建方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种ALS患者抑郁风险预测模型构建方法，其特征在于，包括： 基于非ALS患者脑电数据样本集训练得到非ALS患者的抑郁风险预测模型；所述抑郁风险预测模型包括特征提取模块和抑郁风险分类模块； 获取多个ALS抑郁患者及ALS非抑郁患者的脑电数据，标注对应的抑郁或非抑郁标签，并基于所述非ALS患者脑电数据样本集对所述脑电数据进行数据预处理，构建得到ALS训练样本集； 在所述特征提取模块和抑郁风险分类模块之间构建ALS抑郁风险迁移学习模块，得到初步构建的ALS患者抑郁风险预测模型；所述ALS抑郁风险迁移学习模块用于基于所述非ALS患者脑电数据样本集对应的脑电特征对通过特征提取模块提取得到的ALS患者的脑电数据对应的ALS脑电特征进行筛选和修正，以得到适应所述抑郁风险分类模块的特征分布； 利用所述ALS训练样本集和损失函数对初步构建的所述ALS患者抑郁风险预测模型进行迭代训练，得到收敛的ALS患者抑郁风险预测模型。

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北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院);灵犀云医学科技(北京)有限公司，其通讯地址为：100191 北京市海淀区花园北路49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”。