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龙图腾网获悉中国人民解放军海军青岛特勤疗养中心申请的专利基于多模态传感器数据融合的肢体神经康复状态评估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：CN119318470B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202411876805.2，技术领域涉及：A61B5/00；该发明授权基于多模态传感器数据融合的肢体神经康复状态评估方法是由王宁;王晓琳;王志蒙设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态传感器数据融合的肢体神经康复状态评估方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于多模态传感器数据融合的肢体神经康复状态评估方法，实时获取患者在做康复动作时的运动惯性数据、肌电信号数据和对应的肢体神经康复动作手册的文本数据；将数据输入到设计并训练完成的多模态数据特征提取网络中，获得运动惯性数据特征、肌电信号数据特征和文本语义特征；将运动惯性数据特征、肌电信号数据特征和文本语义特征输入设计并训练好的多模态数据特征融合网络获得多模态融合特征；将多模态融合特征输入训练好的预测输出网络获得该患者的肢体神经康复状态预测值。本发明通过多模态数据融合和时间依赖特征提取，更准确地评估患者的肢体神经康复状态，为医生提供更可靠的诊断依据。同时，降低人力成本提高评估效率。

本发明授权基于多模态传感器数据融合的肢体神经康复状态评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态传感器数据融合的肢体神经康复状态预测值的确定方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，实时获取患者在进行康复动作时的运动惯性数据、肌电信号数据和对应的肢体神经康复动作手册文本数据，所述肢体神经康复动作手册文本数据是用于指导患者进行种康复动作时的文本描述； S2，将S1中的数据输入到训练完成的多模态数据特征提取网络中，所述多模态数据特征提取网络包括时间依赖特征提取模块和文本语义特征提取模块；其中运动惯性数据和肌电信号数据输入时间依赖特征提取模块获得运动惯性数据特征和肌电信号数据特征，肢体神经康复动作手册文本数据输入文本语义特征提取模块获得文本语义特征； 所述时间依赖特征提取模块采用双分支并行时空特征提取与融合架构，包含双分支并行时空特征提取通道和特征融合层；第一时空特征提取通道包含依次顺序串联连接的第一循环神经网络层、第一多头注意力机制层、第一卷积层、第一LSTM层和第三卷积层；第二时空特征提取通道包含依次顺序串联连接的第二循环神经网络层、第二多头注意力机制层、第二卷积层、第二LSTM层和第四卷积层；第一时空特征提取通道的第三卷积层和第二时空特征提取通道的第四卷积层分别与特征融合层连接； 所述语义文本特征提取模块包括文本卷积层、第一门控单元层、第二门控单元层、第一最大池化层、第二最大池化层和特征拼接层；文本卷积层分别与第一最大池化层和第一门控单元层连接；第一门控单元层、第二门控单元层和第二最大池化层三者依次顺序串联连接；第一最大池化层和第二最大池化层分别与特征拼接层连接； S3，将运动惯性数据特征、肌电信号数据特征和文本语义特征输入训练好的多模态数据特征融合网络获得多模态融合特征； 所述多模态数据特征融合网络包含第一特征分割层、第二特征分割层、第三特征分割层、康复动作特征注意力层和随机失活层；具体处理过程为： 将运动惯性数据特征、肌电信号数据特征和文本语义特征分别输入第一特征分割层、第二特征分割层、第三特征分割层，按照肢体神经康复动作类别对特征进行分割，获得运动惯性数据特征分割集合，肌电信号数据特征分割集合和文本语义特征分割集合； 将运动惯性数据特征分割集合、肌电信号数据特征分割集合和文本语义特征分割集合输入康复动作特征注意力层，在不同康复动作级别上计算注意力，捕捉它们之间的复杂交互关系，并进行加权特征融合，具体计算公式如下： 其中，为第个肢体康复动作的权重，为多模态特征矩阵，为可学习的权重矩阵，为多模态融合特征，代表种肢体康复动作； S4，将多模态融合特征输入训练好的预测输出网络获得该患者的肢体神经康复状态预测值。

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中国人民解放军海军青岛特勤疗养中心，其通讯地址为：266071 山东省青岛市市南区岳阳路18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”。