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龙图腾网恭喜北京小懂科技有限公司申请的专利一种基于人工智能的神经认知功能评估方法及装置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：CN119385509B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202411483706.8，技术领域涉及：A61B5/00；该发明授权一种基于人工智能的神经认知功能评估方法及装置是由陈茂森;张方;田林设计研发完成，并于2024-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的神经认知功能评估方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于人工智能的神经认知功能评估方法及装置，涉及神经认知功能评估技术领域。方法包括：收集神经影像学数据、生理信号数据和行为数据；对收集到的多种神经功能认知评估数据进行预处理；对预处理数据进行特征提取得到相应的特征数据；构建基于胶囊网络结合图卷积神经网络评估模型，使用训练集对模型进行训练，使用蚁狮算法优化模型超参数；通过评估指标对模型评估。本发明通过收集多种与神经认知功能有关的数据，构建基于胶囊网络结合图卷积神经网络评估模型，并通过蚁狮算法优化模型超参数，可以更好地挖掘神经影像数据中隐藏的模式,实现从多个方面对认知功能进行综合评估，提高神经认知功能评估的准确性和适用性。

本发明授权一种基于人工智能的神经认知功能评估方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的神经认知功能评估方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、数据收集：收集与神经认知功能有关的数据，包括神经影像学数据、生理信号数据和行为数据，并将数据划分为训练集、验证集和测试集；S2、数据预处理：对收集到的多种神经功能认知评估数据进行预处理，得到相应的预处理数据；S3、特征提取：对预处理数据进行特征提取得到相应的特征数据；S4、模型构建与优化：构建基于胶囊网络结合图卷积神经网络评估模型，使用训练集对胶囊网络结合图卷积神经网络评估模型进行训练，使用蚁狮算法优化模型超参数；胶囊网络与图卷积神经网络结合，具体步骤为：特征融合：将胶囊网络提取的特征和图卷积神经网络提取的特征进行融合，其公式：Fcombined＝fFcapsule，Fgcnn其中，Fcapsule是胶囊网络提取的特征，Fgcnn是图卷积神经网络提取的特征，f是融合函数，Fcombined是融合后的特征；联合训练：使用共同的交叉熵损失函数对融合后的模型进行训练，其公式为： 其中，yi是真实标签，是模型预测的概率；模型训练与蚁狮算法优化模型超参数的具体步骤为：使用训练集对胶囊网络结合图卷积神经网络评估模型进行训练；蚁狮算法优化模型超参数，具体步骤为：a：初始化，定义学习率的取值范围，并初始化蚁狮种群；b：定义适应度函数，将准确率定义为评估超参数性能的适应度函数；c：蚁狮位置更新C1、随机生成蚂蚁位置C2、更新蚂蚁位置，其公式为： 其中，ct是随迭代次数t变化的随机步长控制参数，cmax和cmin是控制参数的最大值和最小值，T是最大迭代次数，ubj和lbj分别是第j个超参数的上限和下限，rand是在[0，1]之间的随机数，I是一个随机数，是蚂蚁在第j维的位置，是对应的蚁狮在第j维的位置；d：计算准确率，使用更新后的蚂蚁位置对应的超参数训练模型，并在验证集上计算准确率；e：更新蚁狮位置，根据蚂蚁的适应度值，更新蚁狮的位置，如果某只蚂蚁的适应度值优于当前的蚁狮，那么将蚁狮的位置更新为该蚂蚁的位置；f：重复步骤c～e直至达到预定的最大迭代次数；g：输出最优超参数，最终输出具有最优适应度值的蚁狮位置所对应的超参数组合，作为优化后的模型超参数；使用最优超参数重新训练模型；S5、模型评估与应用：将准确率、召回率和F1值作为指标在测试集上计算评估，将符合评估指标的模型应用对神经认知功能的评估。

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