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龙图腾网获悉太原理工大学申请的专利基于生理信号与认知数据动态自适应融合的MCI检测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：CN119453925B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202411413156.2，技术领域涉及：A61B5/00；该发明授权基于生理信号与认知数据动态自适应融合的MCI检测系统是由李敖宇;宿瀚尹;张君豪设计研发完成，并于2024-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于生理信号与认知数据动态自适应融合的MCI检测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于生理信号与认知数据动态自适应融合的MCI检测系统，包括数据采集模块、时间序列拆分与对齐模块、多模态数据预处理模块、多尺度特征提取模块、基于和声搜索的动态自适应特征选择模块、基于和声搜索的动态自适应堆叠分类模块；本发明提出基于和声搜索的动态自适应特征选择优化算法，减少冗余信息并优化特征集。最后，通过提出基于和声搜索动态自适应堆叠分类优化算法，实现了对MCI患者与健康个体的精确分类。本发明将常规可穿戴设备与平板电脑上的认知评估结合，具备操作简便、适用于家庭环境等优势，为自主检测MCI提供了重要的技术支持。

本发明授权基于生理信号与认知数据动态自适应融合的MCI检测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于生理信号与认知数据动态自适应融合的MCI检测系统，其特征在于，包括数据采集模块、时间序列拆分与对齐模块、多模态数据预处理模块、多尺度特征提取模块、基于和声搜索的动态自适应特征选择模块、基于和声搜索的动态自适应堆叠分类模块； 数据采集模块：采集生理基线信号，并执行认知任务，全程同步记录其认知表现和生理信号； 时间序列拆分与对齐模块：基于数据采集模块所采集数据的异构性，采用EDA时间序列处理策略和IBI时间序列处理策略对所采集数据进行处理，以维护时空连续性，并有效应对潜在的信号间断性、不一致性、以及存在的数据间的错位； 多模态数据预处理模块：用于对在时间序列上保持一致的多模态数据进行处理，包括EDA信号预处理、IBI信号预处理和数字化认知参数预处理： 所述数据预处理模块包括： EDA信号预处理单元：用于对EDA信号伪影校正、信号分解和重叠滑动时间窗口处理； IBI信号预处理单元：用于进行IBI信号伪影去除、三次样条插值和重叠滑动时间窗口处理； 数字化认知参数预处理单元：用于对数字化认知参数均值填写缺失值、剔除异常值、检查数据一致性和准确性； 多尺度特征提取模块：针对经过预处理的多模态数据，分别基于时域对EDA信号和HRV信号构建特征向量、基于频域对EDA信号和HRV信号构建特征向量，基于数字化认知参数构建特征向量； 基于和声搜索的动态自适应特征选择模块：对于提取的高维特征集，采用改进的和声搜索算法，将每个乐器的一个音调类比为一个特征，在每次迭代过程中动态调整超参数，使得随机生成的特征解向量发生变化，最终获取适用于大多数基分类器、维度较低的特征子集； 针对基于和声搜索的动态自适应特征选择，引入汉明距离来衡量当前生成的和声向量与和声记忆库中最优向量之间的差异；汉明距离被用来评估这两个向量之间的相似程度，以调整搜索概率；当汉明距离较高时，适度降低搜索概率以加强探索性；反之，适度增加搜索概率以加强利用已知信息的倾向；还利用集成学习优化了和声向量的适应度函数值，以所有基分类器的平均性能作为目标，并结合特征选择率来改善和平衡分类效果，以期获取适用于大多数基分类器、维度较低的特征子集； 基于和声搜索的动态自适应堆叠分类模块：通过改进和声搜索算法，充分利用多模态数据之间的互补性和相关性，将每个基础学习器类比为一个音调，并依据学习器的准确率和数量动态调整超参数，最终实现对MCI患者的精准分类。

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