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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于多模态数据的脑认知功能康复状态分析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：CN116616704B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202310314620.1，技术领域涉及：A61B5/00；该发明授权一种基于多模态数据的脑认知功能康复状态分析方法是由金心宇;田鹏;钱旭;金昀程设计研发完成，并于2023-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态数据的脑认知功能康复状态分析方法在说明书摘要公布了：本发明属于功能性近红外光谱和脑电图像处理技术领域，具体是一种基于多模态数据的脑认知功能康复状态分析方法，采集患者的静息态的fMRI数据以及评估任务测试过程中的fNIRS和脑电图EEG数据，然后将fMRI数据输入fMRI‑FC‑CNN网络得到分类为正常的概率，将fNIRS和EEG数据进行数据预处理后输入基于多模态特征融合分类网络获得分类为正常的概率，绘制成概率‑就诊次数折线图，并使用曼－肯德尔检验进行折线图的趋势分析。本发明采用两种模态的数据互补，为网络模型提供不同的信息源使得学习到的特征更加完备，同时采用了Inception模块和残差结构对LSTM模型进行改进，提升了网络的表征能力。

本发明授权一种基于多模态数据的脑认知功能康复状态分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据的脑认知功能康复状态分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集患者的静息态的功能核磁共振成像fMRI数据以及评估任务测试过程中的功能性近红外光谱fNIRS和脑电图EEG数据，然后将功能核磁共振成像fMRI输入fMRI-FC-CNN网络得到分类为正常的概率其中n为患者序号，k为就诊次数，将功能性近红外光谱fNIRS和脑电图EEG数据进行数据预处理后输入基于多模态特征融合分类网络获得分类为正常的概率将 绘制为概率-就诊次数折线图，并使用曼－肯德尔检验进行折线图的趋势分析； 所述基于多模态特征融合分类网络包括三个连续的卷积+批归一化模块，然后分为LSTM分支和Inception分支，将LSTM分支和Inception分支输出进行拼接后再经过两个全连接层； 所述fMRI-FC-CNN网络包括首先使用解剖学自动标记模板获得时间序列，然后使用非振荡连接构建功能连接矩阵后送入AlexNet网络；AlexNet网络包括五层卷积层和三个全连接层； 所述预处理的过程为： 1、统计获得所述功能性近红外光谱fNIRS的最短长度lfNIRS-min和脑电图EEG最短长度lEEG-min；然后截取每一个功能性近红外光谱fNIRS数据中前lfNIRS-min时间维度长度的数据，截取每一个脑电图EEG数据中前lEEG-min时间维度长度的数据，得到N个样本的维度为c1,w的功能性近红外光谱fNIRS数据其中c1为功能性近红外光谱fNIRS数据的通道数，w为时间维度的长度，以及维度为c2,kw的脑电图EEG数据其中c2为脑电图EEG数据的通道数，k为常数； 2、对数据进行采样频率为S的降采样，得到新数据集对数据进行采样频率为k*S的降采样，得到新数据集 3、对于同一来源的样本，将维度为的和维度为的在通道维度上进行拼接，得到S个维度为的融合后的数据并得到维度为的融合后的数据集

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