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龙图腾网获悉中国科学院近代物理研究所申请的专利一种阿尔茨海默症预测方法、系统、设备及介质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：CN117281470B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202311188399.6，技术领域涉及：A61B5/00；该发明授权一种阿尔茨海默症预测方法、系统、设备及介质是由曾强;李亚举;叶飞;钱东斌;程伟;金晓东;刘学启;陈良文;马新文;张少锋;杨磊设计研发完成，并于2023-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种阿尔茨海默症预测方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及医学数据处理技术领域，公开一种阿尔茨海默症预测方法、系统、设备及介质，包括：通过非入侵性的方式得到目标群体的光谱数据；基于光谱数据，训练得到阿尔茨海默症预测模型；目标群体包括健康群体和患有阿尔茨海默症群体。本发明通过非入侵性的方式无创地获取目标群体的样本，利用激光诱导击穿光谱技术可全元素同时检测和分析速度快的优点，通过测量微等离子体的发射光谱实现材料表面化学成分的定性或定量分析，准确且快速地得到目标群体的光谱数据，通过基于光谱数据训练得到的阿尔茨海默症预测模型，能够有效辅助医生对待测者进行早期筛查，使早期阿尔茨海默症患者得到尽早干预，具有广阔的应用前景。

本发明授权一种阿尔茨海默症预测方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种阿尔茨海默症预测模型的构建方法，其特征在于，包括： 通过非入侵性的方式得到目标群体的光谱数据； 基于光谱数据，训练得到阿尔茨海默症预测模型； 所述目标群体包括健康群体和患有阿尔茨海默症群体； 其中，所述通过非入侵性的方式得到目标群体的光谱数据，包括： 采集目标群体的排泄物样本； 基于排泄物样本，利用激光诱导击穿光谱技术，得到目标群体的光谱数据； 其中，所述基于光谱数据，训练得到阿尔茨海默症预测模型，包括： 对光谱数据进行预处理，所述预处理包括异常数据处理和光谱面积归一化处理； 基于预处理后的光谱数据，训练得到阿尔茨海默症预测模型； 其中，所述对光谱数据进行光谱面积归一化处理，具体为： 通过归一化公式对光谱数据进行光谱面积归一化处理； 其中，所述归一化公式为： ， 归一化公式中，表示光谱面积归一化处理后的光谱数据，表示m行n列的光谱矩阵中第i行第j列的原始光谱数据； 其中，所述基于光谱数据，训练得到阿尔茨海默症预测模型，包括： 通过核函数对光谱数据进行映射； 基于映射后的光谱数据，得到线性边界，以训练得到阿尔茨海默症预测模型； 其中，所述核函数的表达式为： ， 在核函数的表达式中，表示核函数，表示第i行光谱向量，表示第j列光谱向量，表示映射； 其中，所述线性边界的表达式为： ， ， ， 在线性边界的表达式中，表示待测向量，b表示截距，对应于行向量的拉格朗日乘数，对应于列向量的拉格朗日乘数，表示第i行的标签向量，表示第j列的标签向量，X表示整体光谱矩阵，表示第i行光谱向量，表示第j列光谱向量。

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