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龙图腾网获悉西安交通大学医学院第一附属医院申请的专利脑卒中预测方法、系统和设备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：CN119650030B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202411842614.4，技术领域涉及：G16H50/00；该发明授权脑卒中预测方法、系统和设备是由牛晨;耿辉;刘哲;姜红;蒿花;马茂设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本脑卒中预测方法、系统和设备在说明书摘要公布了：本申请涉及脑卒中预测技术领域，具体涉及一种脑卒中预测方法、系统和设备。本申请提供的脑卒中预测方法，除了对患者的面部信息进行识别外，还获取患者的握力差值信息以及历史病历信息，并将握力差值信息和患者的历史病历信息交互处理后，与面部特征信息相结合，作为预测模型的输入对脑卒中进行预测，通过这种方式，结合了患者的面部信息和握力差值信息，同时也比对使用者的历史记录数据，预测风险结果能够反映患者病情的变化，大大提高了脑卒中的预测成功率。

本发明授权脑卒中预测方法、系统和设备在权利要求书中公布了：1.一种脑卒中预测方法，其特征在于，包括： 获取面部识别信息、握力差值信息和历史病历信息，其中，所述握力差值信息包括握力差值变化率； 对所述面部识别信息进行提取，获取左右眼凝视图像、面部对称性图像和笑容对称性图像； 对所述左右眼凝视图像、面部对称性图像和笑容对称性图像进行规范化处理； 根据所述规范化处理后的图像进行卷积处理生成特征图，并对所述特征图进行池化操作； 通过激活函数对经过卷积处理和池化操作后的特征图进行处理，生成所述特征图对应的概率值； 根据所述概率值生成面部特征信息； 对所述面部特征信息、握力差值信息和历史病历信息进行标准化处理； 将标准化后的所述握力差值信息和标准化后的所述历史病历信息进行交互处理，生成交互特征信息； 根据所述面部特征信息和所述交互特征信息构建多元回归模型； 根据最小二乘法对所述多元回归模型的进行估计生成估计模型参数； 根据预设面部特征权重因子和预设交互特征权重因子对所述估计模型参数进行调整，其中所述预设面部特征权重因子大于所述预设交互特征权重因子； 根据调整后的所述估计模型参数通过所述多元回归模型生成脑卒中风险评估值； 根据所述脑卒中风险评估值进行脑卒中预测。

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西安交通大学医学院第一附属医院，其通讯地址为：710061 陕西省西安市雁塔西路277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”。

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