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龙图腾网获悉首都医科大学附属北京友谊医院申请的专利认知状态分类方法、装置、设备和存储介质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：CN118691906B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202410968026.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权认知状态分类方法、装置、设备和存储介质是由王昊;王郅翔;王振常;宋丽君;杨文博;任鹏玲;刘雅文设计研发完成，并于2024-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本认知状态分类方法、装置、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种认知状态分类方法、装置、设备和存储介质，包括：获取目标人群中认知异常的第一人群的脑部第一定量磁化率图像，以及认知正常的第二人群的脑部第二定量磁化率图像；提取第一定量磁化率图像对应的第一影像组学特征，以及第二定量磁化率图像对应的第二影像组学特征；根据第一影像组学特征和第二影像组学特征，从第一影像组学特征中确定出多个目标特征，多个目标特征与第二影像组学特征存在差异，且多个目标特征相互之间的相关性满足设定阈值范围；基于多个目标特征训练认知状态分类模型，以通过训练好的所述认知状态分类模型进行认知状态分类。本方案利用机器学习的方法进行认知状态分类，能够有效提高认知状态分类结果的准确性。

本发明授权认知状态分类方法、装置、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种认知状态分类方法，其特征在于，包括： 获取目标人群中认知异常的第一人群的脑部第一定量磁化率图像，以及认知正常的第二人群的脑部第二定量磁化率图像，所述目标人群为患有终末期肾脏病的人群； 提取所述第一定量磁化率图像对应的第一影像组学特征，以及所述第二定量磁化率图像对应的第二影像组学特征； 根据所述第一影像组学特征和所述第二影像组学特征，从所述第一影像组学特征中确定出多个目标特征，所述多个目标特征与所述第二影像组学特征存在差异，且所述多个目标特征相互之间的相关性满足设定阈值范围； 基于所述多个目标特征训练认知状态分类模型，以通过训练好的所述认知状态分类模型进行认知状态分类； 其中，所述根据所述第一影像组学特征和所述第二影像组学特征，从所述第一影像组学特征中确定出多个目标特征，包括： 将所述第一影像组学特征和所述第二影像组学特征作为两个不同的特征分组； 提取每个特征分组所包含的特征分别对应的量化指标，所述量化指标包括偏度、峰度和方差； 根据所述量化指标，对每个特征分组分别进行无监督聚类，以确定每个特征分组对应的多个聚类组； 根据所述多个聚类组中每个聚类组包含的特征两两之间的皮尔逊相关系数，对每个聚类组内的特征进行筛选处理； 根据每个特征分组包含的多个聚类组分别对应的筛选处理结果，确定筛选处理后每个特征分组中保留的特征； 根据所述两个不同的特征分组中各自保留的特征，从所述第一影像组学特征对应的特征分组中确定出与所述第二影像组学特征对应的特征分组存在差异的特征，以作为所述多个第一目标特征； 根据所述多个第一目标特征相互之间的相关性，从所述多个第一目标特征中确定出多个第二目标特征，所述多个第二目标特征相互之间的相关性满足设定阈值范围； 将所述多个第二目标特征作为所述多个目标特征。

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