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龙图腾网恭喜北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院);灵犀云医学科技(北京)有限公司申请的专利一种基于迁移学习的ALS患者抑郁风险评估系统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：CN119361130B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202411896175.5，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种基于迁移学习的ALS患者抑郁风险评估系统是由叶珊;崔洢;张朔;赵童;黄润州;尹铁伦;刘洪;闫宇翔;樊东升设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于迁移学习的ALS患者抑郁风险评估系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于迁移学习的ALS患者抑郁风险评估系统，包括：数据采集单元，用于采集待评估ALS患者的脑电数据；源域抑郁风险评估单元，基于非ALS患者脑电数据样本集预训练得到，包括用于对脑电数据集进行脑电特征提取的特征提取模块和用于进行抑郁风险分类预测的抑郁风险分类模块；目标域特征适应模块，设置于特征提取模块和抑郁风险分类模块之间，用于基于非ALS患者脑电数据样本集对应的脑电特征数据对提取得到的待评估ALS患者的脑电特征进行筛选和修正，并输入抑郁风险分类模块预测得到待评估ALS患者的抑郁风险。本发明解决了现有技术中的抑郁风险评估没有考虑到ALS疾病因素对于抑郁判断的影响，导致对于ALS患者抑郁风险评估准确性差的问题。

本发明授权一种基于迁移学习的ALS患者抑郁风险评估系统在权利要求书中公布了：1.一种基于迁移学习的ALS患者抑郁风险评估系统，其特征在于，包括：数据采集单元，用于采集待评估ALS患者的脑电数据；源域抑郁风险评估单元，基于非ALS患者脑电数据样本集预训练得到，包括用于对脑电数据集进行脑电特征提取的特征提取模块和用于进行抑郁风险分类预测的抑郁风险分类模块；目标域特征适应模块，设置于所述特征提取模块和抑郁风险分类模块之间，利用预先构建的ALS患者脑电数据样本集进行迁移训练得到，用于基于所述非ALS患者脑电数据样本集对应的脑电特征数据对提取得到的所述待评估ALS患者的脑电特征进行筛选和修正，并输入所述抑郁风险分类模块预测得到所述待评估ALS患者的抑郁风险；所述目标域特征适应模块包括自适应特征聚合模块、多头注意力模块和特征适应模块；所述自适应特征聚合模块用于基于非ALS患者脑电数据样本集对应的脑电特征数据，对所述待评估ALS患者的脑电特征数据进行特征分布矫正，并对矫正后的待评估ALS患者的脑电特征数据进行聚类，筛选得到有效ALS脑电特征数据；所述多头注意力模块用于对筛选得到的有效ALS脑电特征数据进行特征提取，得到包含特征间关系的特征数据；所述特征适应模块用于对包含特征间关系的所述特征数据进行特征映射，以得到适应所述抑郁风险分类模块的特征分布；利用所述特征提取模块对待评估ALS患者的ALS脑电数据中的多个脑电数据片段进行特征提取时，得到与非ALS患者脑电数据样本集中每个脑电数据片段对应的相同数量的特征类别和相同数量时间切片的多个脑电特征数据；所述自适应特征聚合模块通过下述方法基于非ALS患者脑电数据样本集对应的脑电特征数据对所述待评估ALS患者的脑电特征数据进行特征分布矫正：基于非ALS患者脑电数据样本集中多个患者对应的脑电特征数据，在全量时间切片上计算每个类别的脑电特征数据的均值和标准差；将所述待评估ALS患者的脑电特征数据按特征类别划分特征组，对每个特征组中各脑电数据片段的每个时间切片的脑电特征数据通过下述公式进行特征分布矫正： ；其中，为矫正后的第t个时间切片的脑电特征，为矫正前第t个时间切片的第m个特征的ALS患者脑电特征，为非ALS患者脑电数据样本集中第m个特征的脑电特征均值，为非ALS患者脑电数据样本集中第m个特征的标准差，M表示每个特征组中对应的最大特征类别数量，N表示每个脑电数据片段的时间切片数量，为矫正后的第t个时间切片第m个特征的ALS患者脑电特征。

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京大学第三医院(北京大学第三临床医学院);灵犀云医学科技(北京)有限公司，其通讯地址为：100191 北京市海淀区花园北路49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”。