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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利脑电-眼动多模态数据融合的抑郁症早期筛查智能系统及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：CN120227030B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202510516574.2，技术领域涉及：A61B5/16；该发明授权脑电-眼动多模态数据融合的抑郁症早期筛查智能系统及方法是由姜婷婷;田慧溢;孙竹墨;张志剑设计研发完成，并于2025-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本脑电-眼动多模态数据融合的抑郁症早期筛查智能系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种脑电‑眼动多模态数据融合的抑郁症早期筛查智能系统及方法。系统在虚拟现实情境下，通过精心设计的认知任务激发受试者的情感和认知反应，采用可穿戴EEG装置和高精度眼动仪同步采集大脑电活动及视线行为数据。经过信号预处理和特征提取后，利用加权融合公式或图神经网络实现多模态数据的深度融合，自动调整各模态权重并提取脑电与眼动间的交互特征，进而通过分类器准确判定受试者的抑郁风险。实验表明，该方法能有效捕捉轻度抑郁患者微弱的生理异常，具有高灵敏度、高准确性和实时在线筛查优势，满足非侵入、便携及智能化临床应用需求。

本发明授权脑电-眼动多模态数据融合的抑郁症早期筛查智能系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种脑电-眼动多模态数据融合的抑郁症早期筛查智能系统，其特征在于，包括： 脑电信号采集模块，用于在受试者执行认知任务过程中采集其脑电EEG信号，并输出多通道的脑电数据； 眼动追踪模块，用于同步捕获受试者眼球运动信息并生成眼动数据，包括注视点位置、凝视持续时间和瞳孔直径变化； 认知任务呈现模块，用于向受试者提供预先设计的认知任务和刺激情景，以诱发与抑郁相关的认知过程和情绪反应，所述认知任务包括情绪刺激浏览和认知功能测试环节； 数据处理与融合分析模块，用于接收所述脑电数据和眼动数据，对其进行预处理、特征提取，并采用多模态数据融合算法对脑电特征和眼动特征进行关联建模与综合分析，输出受试者的抑郁风险评估结果； 所述数据处理与融合分析模块包括： 信号同步单元，用于根据统一时间戳或触发信号对脑电数据和眼动数据进行时间对齐； 预处理单元，用于对脑电数据进行滤波和伪迹消除，对眼动数据进行平滑和校准； 特征提取单元，用于从脑电数据提取频域特征、事件相关电位特征、脑网络连接特征，以及从眼动数据提取注视分布、凝视序列、瞳孔变化特征； 多模态融合单元，用于将提取的脑电特征和眼动特征输入多模态数据融合算法模型，建立两者之间的关联并输出融合特征表示； 所述多模态融合单元通过构建包含脑电特征节点和眼动特征节点的关联图，并在该图上运行图神经网络模型以提取脑电与眼动数据之间的关联模式，且所述多模态融合单元采用如下加权融合公式，将脑电特征向量与眼动特征向量及其逐元素乘积相结合，从而构造出融合特征： ； 其中，表示从EEG信号中提取的特征向量，包含n个特征分量，表示从眼动数据中提取的特征向量，包含m个特征分量，表示向量的逐元素乘积，即对和中对应元素相乘，生成一个长度为minn,m的向量，表示脑电与眼动特征之间的交互作用，α、β和γ为权重系数，其取值在0,1范围内，用于调节脑电单模态、眼动单模态以及两者交互项对最终融合特征的贡献比例； 决策分类单元，用于对所述融合特征表示进行模式识别或分类，生成抑郁风险评估结果； 结果输出模块，用于将所述评估结果以人机可读形式呈现或存储，包括显示受试者的抑郁倾向评分、判别结论及相应解释信息。

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