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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种基于图卷积网络的婴儿脑发育量化评估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：CN115690912B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202211351989.1，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于图卷积网络的婴儿脑发育量化评估系统是由吴庆强;徐光华;覃芃淋;魏帆;赵大凯;李泽江设计研发完成，并于2022-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图卷积网络的婴儿脑发育量化评估系统在说明书摘要公布了：一种基于图卷积网络的婴儿脑发育量化评估系统，包括姿态估计模块、序列预处理模块、特征提取模块、图卷积分类模块、多维指标分析模块和结果可视化模块；姿态估计模块的输入为婴儿运动视频，姿态估计模块的输出和序列预处理模块的输入连接，序列预处理模块的输出和特征提取模块的输入连接，特征提取模块的输出和图卷积分类模块的输入连接，图卷积分类模块的输出和多维指标分析模块的输入连接，多维指标分析模块的输出和结果可视化模块的输入连接；本发明系统输出结果可实现多异常类别输出，同时包含有可解释的可视化结果，便于辅助医师针对性治疗干预。

本发明授权一种基于图卷积网络的婴儿脑发育量化评估系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图卷积网络的婴儿脑发育量化评估系统，其特征在于：包括姿态估计模块、序列预处理模块、特征提取模块、图卷积分类模块、多维指标分析模块和结果可视化模块； 姿态估计模块的输入为婴儿运动视频，姿态估计模块的输出和序列预处理模块的输入连接，序列预处理模块的输出和特征提取模块的输入连接，特征提取模块的输出和图卷积分类模块的输入连接，图卷积分类模块的输出和多维指标分析模块的输入连接，多维指标分析模块的输出和结果可视化模块的输入连接； 所述的婴儿运动视频为婴儿的仰卧位自发运动视频，包含婴儿的全身肢体；婴儿运动视频采用深度运动视频和彩色运动视频； 所述的姿态估计模块实现婴儿运动视频的姿态识别和提取； 所述的序列预处理模块实现婴儿姿态序列坐标的插值、平滑滤波和归一化等预处理； 序列预处理模块包括序列插值模块、中值滤波和均值平滑滤波模块和归一化模块； 所述的特征提取模块实现婴儿姿态序列坐标的数字特征表示，包括序列切分模块和特征计算模块； 所述的图卷积分类模块实现对切分的子序列进行分类； 所述的多维指标分析模块实现婴儿多肢体部分的指标统计和分析，包括多肢体部分指标统计模块和多肢体部分分析模块； 所述的结果可视化模块实现婴儿的运动质量评估结果的可视化以及辅助医师进行判断； 所述的序列切分模块选取时长和步长的时间窗，分别对4个body part进行切分，得到4个body part的clip子集，定义为{Cb|b＝part1，part2，part3，part4}，专家预先标定了部分{Cb}的标签，分别为A类：无运动，B类：正常运动，C类：异常运动，并构建了训练数据集； 所述的特征计算模块以归一化后的每个clip关节点坐标、速度、加速度运动参数作为特征，坐标、速度、加速度自由组合； 速度计算公式如下： Vi，t＝Ji,t+1‑Ji,t，其中Vi，t为第i个关节点在t时刻的速度，Ji,t+1为第i个关节点在t+1时刻坐标； 加速度计算公式如下： Ai，t＝Ji,t+1+Ji,t‑1‑2*Ji,t，其中Ai，t为第i个关节点在t时刻的加速度，则第i个关节点t时刻的特征Xi，t表示为： Xi，t＝[Ji,t,Vi，t,Ai，t]定义clip的窗长为L，那么每个clip的特征序列表示为{Xi，t}＝[Xi，t,Xi，t+1,…,Xi，t+L]。

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