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龙图腾网恭喜首都医科大学附属北京儿童医院申请的专利一种基于虚拟现实的社交模拟数字化干预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：CN118782212B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-21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：202411225770.6，技术领域涉及：G16H20/70；该发明授权一种基于虚拟现实的社交模拟数字化干预系统是由张国君;崔永华;孙巍;李瑛;孙轲;郑芮设计研发完成，并于2024-09-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于虚拟现实的社交模拟数字化干预系统在说明书摘要公布了：本发明属于神经科学和医疗康复领域，提出了基于虚拟现实的社交模拟数字化干预系统。该系统包括：数据采集模块，用于采集生理数据、心理及行为数据；数据预处理模块，用于对采集到的原始数据进行清洗和标准化；数据处理与分析模块，用于通过多模态数据融合技术处理和分析用户的生理数据、心理及行为数据；电刺激干预模块，用于在社交模拟训练过程中对用户进行干涉电刺激，以调节用户的神经活动状态；动态训练调整模块，用于根据刺激效果、用户的行为数据等动态调整训练内容的难度和侧重点；优化模块，通过优化损失函数，调整权重向量，以最小化误差。本方案全面评估了患者的社交认知和情绪变化，为个性化干预提供了关键信息支持。

本发明授权一种基于虚拟现实的社交模拟数字化干预系统在权利要求书中公布了：1.一种基于虚拟现实的社交模拟数字化干预系统，其特征在于，该系统包括：数据采集模块，用于采集生理数据、心理及行为数据作为原始数据；数据预处理模块，用于对采集到的所述原始数据进行清洗和标准化，消除噪声和无效数据；数据处理与分析模块，用于通过多模态数据融合技术处理和分析用户的生理数据、心理及行为数据，以评估用户的社交行为和情感状态；电刺激干预模块，用于在社交模拟训练过程中对用户进行无创的经皮迷走神经干涉电刺激，以调节用户的神经活动状态；动态训练调整模块，用于根据所述电刺激干预模块的刺激效果、用户的生理数据、心理及行为数据与设定的理想数据的差异，以及训练场景，动态调整训练内容的难度和侧重点；优化模块，用于通过优化损失函数，调整权重向量，以最小化误差；所述数据采集模块包括眼动追踪设备、面部表情分析器、手部动作捕捉器、体感检测设备、语音识别系统和神经活动监测设备；其中多模态数据融合技术处理通过以下公式计算用户的社交行为和情感状态响应： 其中，Rt为在时间t处的社交行为和情感状态响应值；n为生理数据的模态数量，fit为第i种生理数据在时间t处的响应函数，ai为第i种生理数据对应的权重因子；m为心理及行为数据的模态数量，gjt为第j种心理及行为数据在时间t处的响应函数，bj为第j种心理及行为数据对应的权重因子；其中，所述生理数据包括：眼动数据、面部表情数据、体感数据和神经活动数据；所述心理及行为数据包括：手部动作、手势数据和语音数据；所述神经活动数据包括：脑电图EEG和或近红外fNIRS数据；其中，所述动态训练调整模块通过以下公式进行动态调整： 其中，Xm+1为当前训练场景的调整结果，um+1为当前第m+1个场景下的用户的生理数据、心理及行为数据的向量；为历史上第k个场景下设定的理想的生理数据、心理及行为数据的指标，Kxm+1，xk为核函数，衡量当前场景和历史场景的相似性；xm+1表示当前训练场景的特征向量，其中：m表示之前的训练场景数量，m+1表示考虑历史和当前场景的总数；xk表示历史第k个场景特征向量；Rt为用户在时间t处的社交行为和情感状态响应值，β1为训练场景的权重因子，fS为电刺激干预效果的响应函数；β2为电刺激干预效果的权重因子；v为偏移量，用于调整训练难度；β3为用户的生理数据、心理及行为数据的权重因子，n为可参考的历史场景数；其中，所述优化模块通过以下优化损失函数，调整权重向量： 其中Jω,e为损失函数，ω为权重向量，ei为第i个数据点的误差向量，γ为正则化参数，N为数据点数量；通过优化损失函数Jω,e，调整权重ω，使得误差和权重的平方和最小；根据优化后的权重ω和误差e，动态调整训练内容的难度和侧重点。

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