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龙图腾网获悉电子科技大学长三角研究院(衢州)申请的专利一种基于BEFAST判断原则的脑卒中行为检测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：CN116433642B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202310425220.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于BEFAST判断原则的脑卒中行为检测方法是由袁国慧;王卓然;路畅;傅杭铭;魏名广设计研发完成，并于2023-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于BEFAST判断原则的脑卒中行为检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于BEFAST判断原则的脑卒中行为检测方法，包括以下步骤：依据BEFAST判断原则采集人体状态的数据集；对采集到的数据进行预处理；搭建基于深度学习的双神经网络模型；利用预处理后的数据对神经网络进行训练；通过深度学习建立的网络模型对被测人员进行检测，检测脑卒中症状；根据网络模型的检测结果，以及被测人员的身体情况给予合理建议。本发明结合深度学习技术与BEFAST判断原则，采用双神经网络去判断脑卒中患病概率，相比于当下技术，从更显性的特征进行判断，降低了实施难度；从多维特征结合的角度进行判断，大大降低了误判、漏判概率。

本发明授权一种基于BEFAST判断原则的脑卒中行为检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于BEFAST判断原则的脑卒中检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤A、依据BEFAST判断原则分别获取正常人与脑卒中患者的三种特征进行数据采集，得到数据集，数据包括Balance肢体平衡数据图像、Face面部对称性数据图像和Arms手臂抬起保持数据图像； 步骤B、对采集到的数据集进行预处理，得到预处理后的数据； 步骤C、搭建基于深度学习的神经网络模型MobileNetV3-Small与AGCN-Transformer，所述AGCN-Transformer融合了时空图卷积网络AGCN和transformer结构，时间卷积网络在局部范围提取时间特征，transformer提取长程时间信息，MobileNetV3-Small用于Face面部对称性数据图像的处理，AGCN-Transformer用于Balance肢体平衡数据图像和Arms手臂抬起保持数据图像的处理； 步骤D、利用预处理后的数据对神经网络模型MobileNetV3-Small与AGCN-Transformer进行训练； 步骤E、通过深度学习建立的神经网络模型MobileNetV3-Small与AGCN-Transformer对被测人员进行检测，输出检测脑卒中症状行为。

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电子科技大学长三角研究院(衢州)，其通讯地址为：324003 浙江省衢州市柯城区芹江东路288号1幢18楼；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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