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龙图腾网获悉南方医科大学第三附属医院(广东省骨科研究院)申请的专利一种基于视觉处理的康复评估方法和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：CN120563488B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202510993810.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于视觉处理的康复评估方法和系统是由刘丹;姜丽;高彦平;旷丽;古瑞宾;刘洪文设计研发完成，并于2025-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视觉处理的康复评估方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于视觉处理的康复评估方法和系统，涉及康复评估的技术领域，包括：步骤S1，拍摄目标患者执行预设的康复动作得到原始动作图像序列；步骤S2，对原始动作图像序列预处理得到待分析图像序列；步骤S3，基于动捕视觉状态空间模型对待分析图像序列进行特征提取与关键点定位：通过特征提取干支对待分析图像序列处理得到各帧对应的多尺度层级特征图谱，通过关键点置信图分支对多尺度层级特征图谱进行定位得到每帧各关键点的粗略二维坐标集，通过关键点偏差量分支对多尺度层级特征图谱和粗略二维坐标集处理得到各关键点的精确二维坐标集；步骤S4，通过LSTM序列分类模型对特征向量执行分类得到评估结果。兼顾效率与成本高效地完成康复评估。

本发明授权一种基于视觉处理的康复评估方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉处理的康复评估方法，其特征在于，包括： 步骤S1，拍摄目标患者执行预设的康复动作得到原始动作图像序列； 步骤S2，对原始动作图像序列预处理得到待分析图像序列； 步骤S3，基于动捕视觉状态空间模型对待分析图像序列进行特征提取与关键点定位：通过特征提取干支对待分析图像序列处理得到各帧对应的多尺度层级特征图谱，通过关键点置信图分支对多尺度层级特征图谱进行定位得到每帧各关键点的粗略二维坐标集，通过关键点偏差量分支对多尺度层级特征图谱和粗略二维坐标集处理得到各关键点的精确二维坐标集； 步骤S4，通过LSTM序列分类模型对特征向量执行分类得到评估结果； 步骤S3中，所述动捕视觉状态空间模型MC-VSSM包括特征提取干支、关键点置信图分支和关键点偏差量分支； 通过特征提取干支对待分析图像序列进行特征提取得到各帧对应的多尺度层级特征图谱，处理逻辑包括： 基于预设的图像块尺寸SS对待分析图像序列进行不重叠的规则分块处理得到图像块序列，通过线性投影层对图像块序列中的各图像块进行线性变换并将映射至预设的嵌入维度D，得到图像块嵌入序列； 通过堆叠的4层动捕状态空间块MCSS-Block对图像块嵌入序列进行全局和局部上下文信息捕获得到各层对应层级特征序列，对4个层级特征序列进行拼接整合得到各帧对应的多尺度层级特征图谱； 其中，各动捕状态空间块结构相同，每个动捕状态空间块包括输入线性投影与切分层、动态参数生成层、状态空间模型核心运算层、激活与门控融合层和层归一化与残差连接层； 其中，第一层动捕状态空间块接收图像块嵌入序列进行特征提取处理，其余各层动捕状态空间块分别接收对应上一层动捕状态空间块的输出数据进行降采样处理与特征提取处理； 各动捕状态空间块进行特征提取处理的逻辑相同，具体为：通过输入线性投影层对输入特征序列进行线性变换和切分处理，得到扫描输入序列和门控序列； 通过MLP参数生成网络对扫描输入序列进行处理生成动态扫描参数集，所述动态扫描参数集包括离散化步长、状态矩阵B和状态矩阵C； 通过状态空间模型核心运算进行状态空间变换生成各动捕状态空间块对应的层级特征序列。

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南方医科大学第三附属医院(广东省骨科研究院)，其通讯地址为：510000 广东省广州市天河区中山大道西183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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