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龙图腾网恭喜华南理工大学申请的专利一种基于多模态数据融合的脑功能障碍辅助评估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：CN115553752B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202211304609.9，技术领域涉及：A61B5/055；该发明授权一种基于多模态数据融合的脑功能障碍辅助评估方法是由杜广龙设计研发完成，并于2022-10-24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融合的脑功能障碍辅助评估方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于多模态数据融合的脑功能障碍辅助评估方法。所述方法包括以下步骤：获取功能性核磁共振成像、脑电图以及功能性近红外光谱数据；根据获取的数据，分别基于离散时空数据融合模型、连续时空数据融合模型和异构时空数据融合模型，获得对应的特征信息；通过基于机理分析与多模态特征融合的脑功能障碍辅助评估诊断方法，分析离散时空数据融合模型、连续时空数据融合模型和异构时空数据融合模型产生的对应的特征信息，并生成患者脑活跃度情况，完成脑功能障碍辅助评估。本发明便于辅助医护人员对患者脑功能进行诊断。

本发明授权一种基于多模态数据融合的脑功能障碍辅助评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据融合的脑功能障碍辅助评估方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取功能性核磁共振成像、脑电图以及功能性近红外光谱数据；S2、根据获取的数据，分别基于离散时空数据融合模型、连续时空数据融合模型和异构时空数据融合模型，获得对应的特征信息；基于功能性核磁共振成像和脑电图的离散时空数据融合模型，用于提取功能性核磁共振成像数据在离散时间下的特征信息与脑电图数据在离散空间下的特征信息，并生成融合特征信息；基于功能性近红外光谱数据和脑电图数据的连续时空数据融合模型，用于生成功能性近红外光谱数据和脑电图数据在连续时间下的融合特征信息，并结合近红外数据的空间分辨率产生连续时空下的特征信息；基于功能性核磁共振成像数据和功能性近红外光谱数据在时间和空间信息上的异构性，提出异构时空数据融合模型；所述异构时空数据融合模型结合了功能性核磁共振数据在空间上具有较高分辨率而功能性近红外光谱在时间上具有较高分辨率的特性，实现对功能性核磁共振成像数据和功能性近红外光谱数据的双模态数据融合；S3、通过基于机理分析与多模态特征融合的脑功能障碍辅助评估诊断方法，分析离散时空数据融合模型、连续时空数据融合模型和异构时空数据融合模型产生的对应的特征信息，并生成患者脑活跃度情况，完成脑功能障碍辅助评估；利用ConvLSTM处理原始输出模态数据，接着通过Transformer网络模型提取出不同特征图之间的联系，随后在时间维度上对特征信息进行堆叠并连同误差模式ε作为混合专家模型的输入；其中，误差模式ε对不同类型误差的修正过程如下： 其中，表示t时刻ConvLSTM输出的特征信息，n表示时间片的长度，表示0时刻ConvLSTM输出的特征信息，Expertk为第k个混合专家模型；pk表示第k个混合专家模型Expertk的输出。

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