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龙图腾网恭喜香港大学;香港城市大学申请的专利使用共聚类的隐马尔可夫模型(共聚类的EMHMM)和切换隐马尔可夫模型(EMSHMM)进行眼动分析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：CN115175602B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：201980103423.7，技术领域涉及：A61B3/113；该发明授权使用共聚类的隐马尔可夫模型(共聚类的EMHMM)和切换隐马尔可夫模型(EMSHMM)进行眼动分析是由萧惠文;陈万师设计研发完成，并于2019-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本使用共聚类的隐马尔可夫模型(共聚类的EMHMM)和切换隐马尔可夫模型(EMSHMM)进行眼动分析在说明书摘要公布了：提供使用共聚类的隐马尔可夫模型EMHMM进行眼动分析和使用切换隐马尔可夫模型EMSHMM进行眼动分析，以分析涉及具有不同特征布局和认知状态变化的刺激的认知任务中的眼动数据。提供了一种切换隐马尔可夫模型SHMM来捕获该任务期间参与者的认知状态转换，以及一种EMSHMM来评估涉及两个或更多个认知状态的决策任务中的偏好。本EMSHMM提供了认知行为风格的个体差异的定量测量，对使用眼球追踪来跨学科研究认知行为产生了重大影响。

本发明授权使用共聚类的隐马尔可夫模型(共聚类的EMHMM)和切换隐马尔可夫模型(EMSHMM)进行眼动分析在权利要求书中公布了：1.一种用于确定受试者的认知风格和或认知能力的方法，所述方法包括： 收集受试者的眼动数据，其中，所述眼动数据具有不同特征布局的刺激； 基于所述眼动数据计算多个感兴趣区域ROI； 测量所述多个ROI之间的转换次数； 计算所述多个ROI之间的转换概率； 利用共聚类的隐马尔可夫模型EMHMM使用共聚类将眼动聚类成组，所述共聚类的隐马尔可夫模型EMHMM包括隐藏状态的先验值的向量、所述隐藏状态的转换矩阵；以及每个隐藏状态的高斯发射；其中所述先验值指示时间序列数据从相应的隐藏状态开始的概率；所述转换矩阵指示任意两个隐藏状态之间的转换概率；所述高斯发射指示观察到的时间序列数据和隐藏状态之间的概率关联； 使用所述共聚类的眼动组模型来评估每个个体的数据对数似然性； 用伦敦塔TOL测量执行功能，用侧抑制任务测量视觉注意，用言语和视觉空间双背任务测量工作记忆； 确定数据对数似然性测量和所测量的执行功能、视觉注意和工作记忆之间的关系；以及 基于所述数据对数似然测量，使用所述共聚类眼动组模型或所述受试者的眼动被共聚类到的所述眼动组，来确定所述受试者的认知风格和或认知能力。

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