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龙图腾网获悉福州大学附属省立医院申请的专利一种基于深度学习的青少年焦虑的预测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：CN120932899B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202511449618.0，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种基于深度学习的青少年焦虑的预测方法是由蒋剑;陈建军;吴宜欣;林志锋;鄢博琛设计研发完成，并于2025-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的青少年焦虑的预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及医疗数据处理技术领域，具体涉及一种基于深度学习的青少年焦虑的预测方法，包括：肠道菌群特征量化、焦虑行为特征量化、环境压力特征量化；计算时序权重系数；将肠道菌群特征、焦虑行为特征、环境压力特征、时序权重系数融合输入模型，并输出预测结果；本发明通过对人体肠道的菌群进行研究以及现有的行为和环境实现三者的融合，填补了现有焦虑症模型中生物标志物动态建模的空白，通过深度学习寻找青少年肠道菌群与焦虑症状的长期关系，解决现有技术中焦虑症诊断的主观性、侵入性、隐私风险、成本和滞后性问题，实现提前预防；也为“肠‑脑轴”理论提供青少年人群因果证据，推动精神微生物组学发展。

本发明授权一种基于深度学习的青少年焦虑的预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的青少年焦虑的预测方法，其特征在于，包括： 肠道菌群特征量化，计算菌群相对丰度和菌群多样性指数； =；=-； 为第j个青少年样本中第k种菌群的相对丰度，为该样本中第k种菌群的测序计数；为该样本中所有核心菌群的总测序计数；为第j个青少年样本的菌群多样性指数；K为菌群种类数量； 焦虑行为特征量化，统计第j个青少年的焦虑行为总分，=； 其中，为第j个青少年样本的焦虑行为总分，取值为0-100；L为焦虑行为的种类数量；为第l种焦虑行为的权重，为该样本第l种焦虑行为的等级得分； 环境压力特征量化，统计第j个青少年的环境压力总分，=； 其中，第j个青少年样本的环境压力总分，取值为0-100；P为环境压力的种类数量；为第p种环境压力的权重；为该样本第p种环境压力的等级得分； 计算时序权重系数，=，为第j个青少年样本第t个时间点的时序权重；t为时间点，T为总时间步数；为时间衰减系数，e为自然常数，s为从1开始依次遍历到T； 特征融合，=，分别为在t时间点的取值； 模型预测，采用LSTM+Attention深度学习模型，融合后的特征作为输入，模型输出预测焦虑程度；当＜30时为低风险，当30≤＜60时为中风险，当≥60时为高风险。

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州大学附属省立医院，其通讯地址为：350000 福建省福州市东街134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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