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龙图腾网获悉上海市伤骨科研究所申请的专利一种智能化膝关节功能的步态分析辅诊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：CN119214639B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202411071582.2，技术领域涉及：A61B5/11；该发明授权一种智能化膝关节功能的步态分析辅诊系统是由黄萍;邓廉夫;陈博;靳杰;英宗元;刘宽;李冬燕设计研发完成，并于2024-08-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能化膝关节功能的步态分析辅诊系统在说明书摘要公布了：本发明涉及医疗技术领域，公开一种智能化膝关节功能的步态分析辅诊系统，包括数据采集模块、3D人体姿态建模模块、步态特征提取模块、步态特征测量与分析模块、深度学习分析与诊断模块、解释性模型与用户交互模块、系统集成模块、数据管理与存储模块；所述数据采集模块通过多视角相机系统采集人体步态录像数据。采用非接触式、多视角摄像技术和人工智能算法，降低对昂贵设备和专业操作的依赖，降低系统的部署和维护成本，以实现中小医院均能开展步态分析相关的医疗服务，且通过非接触式的数据采集方式，免去在患者身上粘贴标记点的步骤，简化操作流程，减少对专业医护人员的依赖，提高工作效率。

本发明授权一种智能化膝关节功能的步态分析辅诊系统在权利要求书中公布了：1.一种智能化膝关节功能的步态分析辅诊系统，其特征在于，包括数据采集模块、3D人体姿态建模模块、步态特征提取模块、步态特征测量与分析模块、深度学习分析与诊断模块、解释性模型与用户交互模块、系统集成模块、数据管理与存储模块； 所述数据采集模块通过多视角相机系统采集人体步态录像数据；所述3D人体姿态建模模块将2D图像中的人体关键点数据转换为3D坐标，构建3D人体姿态模型；所述步态特征提取模块由多视角视频数据中提取步态相关的多维度特征；所述步态特征测量与分析模块对提取到的步态特征进行精确的量化测量和分析；所述深度学习分析与诊断模块利用深度学习模型对步态数据进行分析，辅助医护人员进行精准诊断；所述解释性模型与用户交互模块提供模型推理过程及证据的可解释性，为医护人员提供理解和验证诊断结果的工具；所述系统集成模块整合各模块，形成完整的步态分析辅诊系统，进行功能验证；所述数据管理与存储模块管理和存储采集到的步态数据和分析结果； 所述数据采集模块包括多视角摄像单元、标记点参考单元、时间对齐单元；所述多视角摄像单元通过多角度拍摄人体步态视频，可在不同视角下捕捉到完整的步态信息；所述标记点参考单元在初次数据采集时，利用医疗专家指导下在人体2D关键点上粘贴标记，为2D关键点的人工数据标注提供参照；所述时间对齐单元对不同摄像头拍摄的图像帧进行时间对齐； 所述3D人体姿态建模模块包括2D关键点标定单元、视差测量单元、3D建模单元；所述2D关键点标定单元在2D图像中精准标定人体骨骼的2D关键点；所述视差测量单元利用多视角图像的视差信息，计算重建3D坐标；所述3D建模单元基于核面几何理论和相机成像原理，生成人体的3D姿态模型； 所述视差测量单元的任务是根据多视角的图像计算出2D关键点的视差，而进行3D重建，步骤如下： 第一步、输入多视角图像：获取同一场景的视角图像和； 第二步、特征点检测与匹配：在图像和中检测特征点； {P1}=DetectFeaturesI1，{P2}=DetectFeaturesI2 第三步、匹配特征点对；{P1，P2}=MatchFeatures{P1}，{P2} 第四步、计算基本矩阵F：使用匹配的特征点对计算基本矩阵F： =0， 第五步、计算极线：计算特征点在另视角图像中的极线， ，； 第六步、计算视差：根据极线约束计算视差，d=||P1-P2||。

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