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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利运动伤病风险检测方法、系统及运动伤病风险部位定位方法、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：CN119724579B 。

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：202411788172.X，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权运动伤病风险检测方法、系统及运动伤病风险部位定位方法、系统是由秦景辉;谭昊;谢洁明设计研发完成，并于2024-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本运动伤病风险检测方法、系统及运动伤病风险部位定位方法、系统在说明书摘要公布了：本发明公开了运动伤病风险检测方法、系统及运动伤病风险部位定位方法、系统。该方法采集人体在日常预设时间点和目标运动训练前后预设时间点的多类型生物信号，形成原始信号数据集；对所述原始信号数据集进行统一编码，得到生物信号编码序列；构建高斯噪声对抗生成网络模型，包括生成器和判别器；将所述生物信号编码序列输入高斯对抗生成网络模型，设置总优化目标进行对抗训练，获得训练好的生成器和判别器；将所述训练好的判别器作为运动伤病风险检测模型，获得待识别的人体生物信号，输入所述运动伤病风险检测模型，获得运动伤病风险检测结果。该方法和模型可以客观检测定位运动伤病部位，检测准确性高。

本发明授权运动伤病风险检测方法、系统及运动伤病风险部位定位方法、系统在权利要求书中公布了：1.一种运动伤病风险检测方法，其特征在于，包括： S101：采集人体在日常预设时间点和目标运动训练前后预设时间点的多类型生物信号，形成原始信号数据集； S102：对所述原始信号数据集进行统一编码，得到生物信号编码序列； S103：构建高斯噪声对抗生成网络模型，包括生成器和判别器； S104：将所述生物信号编码序列输入高斯对抗生成网络模型，设置总优化目标进行对抗训练，获得训练好的生成器和判别器； S105：将所述训练好的判别器作为运动伤病风险检测模型，获得待识别的人体生物信号，输入所述运动伤病风险检测模型，获得运动伤病风险检测结果； 步骤S102中，对所述原始信号数据集进行统一编码，包括： S10201：对原始信号数据集中的多类型生物信号进行重采样，得到经重采样后的原始信号数据集； S10202：将经重采样后的原始信号数据集中的生物信号按照相同的预设时间窗口进行分割，得到对应的原始信号矩阵序列； S10203：计算每个所述原始信号矩阵序列中每个原始信号矩阵的位置坐标编码和电极通道编码矩阵； S10204：将所述原始信号矩阵序列中的维度统一，得到对应的维度统一后的原始信号矩阵序列； S10205：将每个所述维度统一后的原始信号矩阵序列中的每个原始信号矩阵分别添加对应的位置坐标编码与对应的电极通道编码矩阵，得到对应的添加位置坐标编码与电极通道编码后的原始信号矩阵； S10206：将相同时间对应的添加位置坐标编码与电极通道编码后的原始信号矩阵进行拼接，获得生物信号编码序列； 步骤S10203中，电极通道编码矩阵的计算包括： S1020301：将所述每个原始信号矩阵按照电极通道取平均值，得到对应的电极通道平均矩阵； S1020302：将每个所述电极通道平均矩阵维度进行统一，得到对应的电极通道编码矩阵。

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