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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种基于对比学习的穿戴式精神障碍自动诊断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：CN119296766B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202411349860.6，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种基于对比学习的穿戴式精神障碍自动诊断系统和方法是由邹永攀;金硕;邝文婷;郑榆达设计研发完成，并于2024-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于对比学习的穿戴式精神障碍自动诊断系统和方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于对比学习的穿戴式精神障碍自动诊断系统和方法。该系统采用可穿戴设备实现，包括：数据采集单元，用于获取用户的多模态生理数据；用户注册单元，用于在判断该用户为新用户的情况下，执行：利用多模态生理数据以自监督对比学习的方式微调经离线预训练的第一特征编码器，获得第二特征编码器；将有标签的多模态生理数据，经由第二特征编码器提取数据特征；以该数据特征作为输入训练个性化分类器，获得精神障碍识别模型；识别单元，用于在判断该用户为非新用户的情况下，利用所述精神障碍识别模型，获得识别结果。本发明可以实时检测用户心理状态，从而尽早干预减轻精神障碍症状。

本发明授权一种基于对比学习的穿戴式精神障碍自动诊断系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种基于对比学习的穿戴式精神障碍自动诊断系统，该系统采用可穿戴设备实现，包括： 数据采集单元：用于获取用户的多模态生理数据； 用户注册单元：用于在判断该用户为新用户的情况下，执行：利用所述多模态生理数据以自监督对比学习的方式微调经离线预训练的第一特征编码器，获得第二特征编码器；将存储的有标签的多模态生理数据，经由第二特征编码器提取数据特征；以所述数据特征作为输入训练个性化分类器，获得精神障碍识别模型，该精神障碍识别模型基于第二特征编码器和经训练的所述个性化分类器构建； 识别单元：用于在判断该用户为非新用户的情况下，利用所述精神障碍识别模型，获得识别结果； 其中，在所述对比学习中，将正负样本的采样规则设置为：对于所述多模态生理数据，在时序对齐的情况下，在设定时刻选择一种模态作为锚点模态，将同一时刻其他模态的生理数据视为正样本，将锚点模态在不同时间点的采样视为强负样本，将其他模态在不同时间点的采样视为弱负样本； 其中，第一特征编码器包括多个双向长短时记忆网络、线性层和残差可变卷积网络，其中，每一个所述双向长短时记忆网络用于提取对应一种模态生理数据的专有时序特征，经由所述线性层后在通道维度上拼接各模态生理数据的专有时序特征，获得拼接向量，该拼接向量被传递至所述残差可变卷积网络中提取局部融合特征以及每种模态生理数据的全局特征。

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