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龙图腾网获悉福建医科大学附属第一医院申请的专利一种神经疾病检测分析方法及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：CN120732373B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202511258814.X，技术领域涉及：A61B5/00；该发明授权一种神经疾病检测分析方法及系统是由牛学刚;康德智;林元相;高彬;朱阳;魏鹏辉设计研发完成，并于2025-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种神经疾病检测分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种神经疾病检测分析方法及系统，经获取手环采集信号、血压计采集信号、运动行为影像及行为测试数据，通过多频段分解对手环采集信号提取震颤强度特征、步态对称性特征和自主神经节律特征；分析运动行为影像和标准化动作测试获取运动功能评分；进行心率变异性分析识别神经功能异常模式；构建神经功能状态图谱并计算特征权重；结合历历史监测数据预测疾病进展趋势；通过后续反馈修正信息动态调整预测结果。本发明通过短时密集监测与长期间歇采集相结合的方式，实现了基于初期数据的长期趋势预测及动态修正，显著提升了居家场景下神经疾病风险评估的可靠性和实用性。

本发明授权一种神经疾病检测分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种神经疾病检测分析方法，其特征在于，包括： 获取用户的可穿戴设备监测数据及行为测试数据，可穿戴设备监测数据包括手环采集信号、血压计采集信号及运动行为影像，行为测试数据包括标准化动作测试结果； 对手环采集信号进行多频段分解，采用小波变换分离震颤分量、步态分量及自主神经波动分量； 对震颤分量通过长短期记忆网络提取震颤强度特征，对步态分量通过时序卷积网络提取步态对称性特征，对自主神经波动分量通过高斯过程回归算法提取自主神经节律特征； 对运动行为影像采用深度学习模型提取眼动轨迹特征及动作协调性特征，并结合标准化动作测试结果计算运动功能评分； 对血压计采集信号、手环采集信号进行心率变异性分析，计算昼夜节律波动特征，并通过密度聚类算法识别神经功能异常模式； 基于震颤强度特征、步态对称性特征、自主神经节律特征、运动功能评分及神经功能异常模式，构建神经功能状态图谱，通过图注意力机制计算各特征对疾病风险的贡献权重； 获取用户的历史监测数据，在神经功能状态图谱中根据历史检测数据采用神经微分方程学习神经功能状态的连续时间演化规律，预测预设未来时段内的疾病进展趋势，生成预测结果； 在预设未来时段内采集手环采集信号、血压计采集信号及手机摄像头捕获的运动行为影像的至少一项，记为反馈修正信息，根据反馈修正信息基于自适应卡尔曼滤波修正预测结果； 根据预测结果输出神经疾病风险评估报告。

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福建医科大学附属第一医院，其通讯地址为：350000 福建省福州市台江区茶中路20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”。

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