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龙图腾网获悉首都医科大学宣武医院申请的专利一种基于多模态数据的认知提升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：CN119724494B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202510216869.8，技术领域涉及：G16H20/70；该发明授权一种基于多模态数据的认知提升方法及系统是由唐毅;刘立洋设计研发完成，并于2025-02-26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认知提升方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态数据的认知提升方法及系统。该认知提升方法包括：获取患者治疗前的第一多模态数据；基于患者的脑内淀粉样蛋白负荷对患者进行淀粉样蛋白负荷分组，从而获取对应的初始认知训练方案；在患者治疗期间基于初始认知训练方案进行认知训练，并采集治疗期间的第二多模态数据；基于患者治疗前后的多模态数据，结合脑网络组图谱，获取患者的多模态变化数据；将患者的多模态变化数据输入预设模型，以输出对患者的认知指数提升最多的认知提升方案，以推送给患者进行认知训练。该方法将通过整合Aβ‑PET数据、功能核磁共振成像数据和事件相关电位数据，实时评估患者的神经可塑性变化，从而动态生成个性化的认知提升方案。

本发明授权一种基于多模态数据的认知提升方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据的认知提升方法，用于改善正在接受抗淀粉样蛋白单克隆抗体治疗的阿尔茨海默病患者的认知功能，其特征在于包括如下步骤： 获取患者治疗前的第一多模态数据，用于实时评估患者的神经可塑性变化； 基于所述患者治疗前的第一多模态数据，获取所述患者的淀粉样蛋白负荷，以根据预设值对所述患者进行分组； 基于所述患者的分组结果，获取对应的初始认知训练方案；其中，不同的分组结果对应不同的初始认知训练方案，各所述初始认知训练方案的训练剂量和自适应系数均不同； 在所述患者治疗期间，推送所述初始认知训练方案给所述患者进行认知训练，并采集所述患者治疗期间的第二多模态数据； 基于所述患者治疗前的第一多模态数据以及所述患者治疗期间的第二多模态数据，结合脑网络组图谱，获取所述患者治疗前后的淀粉样蛋白基线负荷差值、功能连接强度差值以及认知能力评估差值； 利用所述患者治疗前后的淀粉样蛋白基线负荷差值、功能连接强度差值以及认知能力评估差值形成所述患者的多模态变化矩阵，所述患者的多模态变化矩阵至少包括：脑内淀粉样蛋白沉积变化矩阵、功能连接变化矩阵以及ERP可塑性改善矩阵； 将所述患者的多模态变化矩阵输入预设模型，以输出对所述患者的认知指数提升最多的认知提升方案；所述预设模型通过以下方式进行构建：获取大量历史用户治疗前后的多模态数据；针对于每个历史用户，分别基于所述历史用户治疗前后的多模态数据，获取各所述历史用户的多模态变化矩阵；分别获取每个历史用户在不同时间节点的认知指数；以认知指数作为参考变量，将所有历史用户的多模态变化矩阵共同输入transformer算法模型内，以输出对所述认知指数提升最多的认知训练任务组合，从而形成从多模态变化矩阵到认知训练任务组合的映射关系，进而构建形成所述预设模型； 推送所述认知提升方案给所述患者进行认知训练，以提升所述患者的认知指数； 基于患者的最新多模态数据，调整预设模型输出的认知训练任务组合中不同类型的认知训练任务的权重，以对预设模型进行个性化调整；并且，当输入到预设模型内的多模态数据中缺失任一模态的数据时，通过加权其他模态的数据进行补足； 其中，所述第一多模态数据和所述第二多模态数据分别包括Aβ-PET数据、fMRI数据以及ERP数据；所述第二多模态数据的数据采集时间为患者治疗期间，并且，在患者治疗期间还需要根据所获取的认知训练任务组合进行认知训练。

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