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龙图腾网获悉北华大学申请的专利基于运动数据分析的轻度认知功能障碍辅助诊断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：CN121583510B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202610098608.5，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权基于运动数据分析的轻度认知功能障碍辅助诊断方法是由姜浩男;李菁;曲鸿祥;李鑫略设计研发完成，并于2026-01-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于运动数据分析的轻度认知功能障碍辅助诊断方法在说明书摘要公布了：本发明提出基于运动数据分析的轻度认知功能障碍辅助诊断方法，涉及认知功能障碍辅助诊断领域，具体步骤包括构建运动数据集，并通过双曲正切函数将运动数据时间序列映射到非线性特征空间，利用均值池化降采样方法生成多尺度的子时间序列嵌入，通过奇异值分解提取多尺度时间序列的趋势和季节性成分，引入投影算子构建自适应积分方程实现趋势和季节性成分的非线性混合，对混合趋势成分和混合季节性成分进行归一化处理，并取全连接神经网络独立预测的每个尺度诊断值的平均值得到最终的轻度认知功能障碍辅助诊断值，该方法能够有效结合多层次的时间序列信息，增强诊断值的准确性。

本发明授权基于运动数据分析的轻度认知功能障碍辅助诊断方法在权利要求书中公布了：1.基于运动数据分析的轻度认知功能障碍辅助诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、收集影响认知功能障碍的运动数据，构建运动数据集； S2、对运动数据集中的运动数据时间序列，采用双曲正切函数将运动数据时间序列映射到非线性特征空间，得到时间序列嵌入，利用均值池化降采样对非线性嵌入进行处理，生成多尺度的子时间序列嵌入； S3、构建时间序列分解模块，通过奇异值分解提取子时间序列嵌入的趋势和季节性成分； S4、引入投影算子，计算不同尺度信息的动态权重，构建自适应积分方程，分别对趋势和季节性成分进行非线性混合，得到混合趋势成分和混合季节性成分，构建多尺度混合模块； S5、分别计算混合趋势和季节性成分的一阶导数，构建趋势和季节性成分作用量因子，通过中心化与归一化，得到归一化趋势和季节性成分特征向量； S6、利用全连接神经网络独立预测每种运动数据每个尺度归一化趋势成分特征向量和归一化季节性成分特征向量的轻度认知功能障碍辅助诊断值，计算诊断值的平均值得到最终轻度认知功能障碍辅助诊断值； S7、构建轻度认知功能障碍辅助诊断模型，输入运动数据集，依次经过步骤S2至S6，迭代训练至收敛。

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北华大学，其通讯地址为：132013 吉林省吉林市丰满区滨江东路3999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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