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龙图腾网获悉上海术理智能科技有限公司申请的专利自闭症儿童风险评估预警系统和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：CN121337373B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511938160.5，技术领域涉及：A61B5/372；该发明授权自闭症儿童风险评估预警系统和方法是由周思捷;王薇设计研发完成，并于2025-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本自闭症儿童风险评估预警系统和方法在说明书摘要公布了：本申请公开了自闭症儿童风险评估预警系统和方法，涉及计算机与脑电信号处理领域。系统包括脑电数据采集模块、特征提取模块、风险评估模块及风险预警模块，预设任务态涵盖静息态、局部运动状态和社交运动状态：静息态下使用者观察显示画面中低速目标对象并持续预设时长；局部运动状态下观察第一类目标人物完成局部肢体运动；社交运动状态下观察第二类目标人物活动上肢打招呼的画面。通过采集各任务态脑电数据并提取特征，确定自闭症风险概率及对应风险等级，再按预设逻辑规则触发预警。本系统无需与儿童频繁语言互动，适配低龄幼儿群体，显著降低筛查人力与时间成本，便于医疗资源匮乏地区推广。

本发明授权自闭症儿童风险评估预警系统和方法在权利要求书中公布了：1.自闭症儿童风险评估预警系统，其特征在于，包括： 脑电数据采集模块，用于在预设任务态下采集使用者的脑电数据； 特征提取模块，用于基于在所述任务态下采集的脑电数据提取脑电特征； 风险评估模块，用于基于提取的所述脑电特征，结合使用者的年龄和性别，确定自闭症风险概率，并基于所述概率根据预设阈值划分的风险等级； 风险预警模块，用于基于所述风险等级，根据预设的逻辑规则触发对应预警； 其中所述任务态包括静息态、局部运动状态和社交运动状态，各任务态均适配3-10岁低龄幼儿认知特点； 所述静息态下，所述使用者观察显示画面中速度小于预设值的目标对象，持续预设时长，所述显示画面中包括多个目标对象，且各所述目标对象的颜色不一样； 所述局部运动状态下，所述使用者观察显示画面中第一类目标人物完成局部肢体运动，持续第一采样时长，所述第一类目标人物为成人； 所述社交运动状态下，所述使用者观察显示画面中第二类目标人物活动上肢打招呼的画面，持续第二采样时长，所述第二类目标人物为与使用者同龄儿童； 基于在所述任务态下采集的脑电数据提取脑电特征，包括： 获取第一特征集：基于静息态、局部运动状态和社交运动状态下采集的脑电数据，获得第一特征集； 获取第二特征集：针对每个时间窗，基于所述第一特征集计算每个导联的频谱能量曲线，并分别对每个任务态下左运动脑区、右运动脑区和额叶区域的导联频谱能量曲线进行平均，获得各任务态下每个时间窗的分脑区频谱能量平均曲线； 对静息态所有有效时间窗的分脑区频谱能量平均曲线再做全局平均，得到左运动脑区、右运动脑区、额叶区域各自对应的分脑区频谱能量全局平均曲线； 将局部运动状态下每个时间窗的分脑区频谱能量平均曲线，分别减去静息态对应脑区的分脑区频谱能量全局平均曲线，将社交运动状态下每个时间窗的分脑区频谱能量平均曲线，分别减去静息态对应脑区的分脑区频谱能量全局平均曲线，获得两类分脑区差值曲线；两类所述分脑区差值曲线共同构成第二特征集； 获取初始特征集：基于静息态额叶区域的频谱能量平均曲线，计算每个时间窗的α节律能量与β节律能量的比值，基于第二特征集的额叶区域分脑区差值曲线，分别计算局部运动状态、社交运动状态下每个时间窗的α节律能量与β节律能量的比值； 基于静息态分脑区频谱能量平均曲线，以及第二特征集的分脑区差值曲线，分别对每个时间窗的左运动区域、右运动区域曲线进行非线性拟合，计算μ节律峰值，最终获得初始特征集； 获取最终第三特征集：针对每个任务态，计算初始特征集中有效时间窗对应特征值的平均值和标准差，滤除超出平均值正负k倍标准差范围的异常特征值；最终得到不同任务态下α节律能量与β节律能量的比值平均值、左运动区域μ节律峰值平均值和右运动区域μ节律峰值平均值，形成最终的第三特征集。

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