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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利一种辅助诊断脑瘫的婴儿运动姿态分析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：CN116671902B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202310750526.0，技术领域涉及：A61B5/11；该发明授权一种辅助诊断脑瘫的婴儿运动姿态分析系统是由程森林;林烊樊;廖鑫皓;王美淇;郭秋茂设计研发完成，并于2023-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种辅助诊断脑瘫的婴儿运动姿态分析系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种辅助诊断脑瘫的婴儿运动姿态分析系统，属于医学测量技术领域。该系统包括视频处理模块、图像处理模块、数据处理模块、分析模块、判别模块和用户图形界面模块，在婴幼儿内脑发育早期对运动功能进行客观评价，辅助医生做出婴幼儿脑瘫与否的诊断。本发明的优点为：1、可通过婴儿全身运动视频，判断待测婴儿是否患有脑瘫风险，从而实现对高危婴儿的早期治疗与康复；2、分析模块基于统计学原理，获得了可靠性更强的预测分类特征向量，可定量研究婴儿运动特征与神经发育异常的相关性；3、判别模块基于关键点时间窗序列决策阈值策略和对称决策树算法，提高了预测分类的准确性和泛化性。

本发明授权一种辅助诊断脑瘫的婴儿运动姿态分析系统在权利要求书中公布了：1.一种辅助诊断脑瘫的婴儿运动姿态分析系统，其特征在于：包括视频处理模块、图像处理模块、数据处理模块、分析模块、判别模块和用户图形界面模块；所述视频处理模块向图像处理模块传送图像，所述图像处理模块向数据处理模块传送数据；所述数据处理模块向分析模块传输数据，所述分析模块向判别模块传送数据，所述数据处理模块、分析模块和判别模块均与用户图形界面模块交互数据； 视频处理模块：将婴儿视频每隔10帧拆分为图像，时间间隔为Δt； 图像处理模块：对视频处理模块拆分的图像进行特征提取，每隔Δt时间提取婴儿各特征关节点的平面坐标，并对拆分的图像进行高斯滤波； 所述婴儿特征关节点包括：鼻子、脖子、右肩膀、右手肘、右手腕、左肩膀、左手肘、左手腕、右髋、右膝、右脚踝、左髋、左膝、左脚踝、右眼、左眼、右耳、左耳18个关节点； 数据处理模块：从时域和频域两个方面对婴儿运动特征信息进行数据处理； 在时域上，计算婴儿上一帧的关节点像素坐标与下一帧的关节点像素坐标的距离变化，从而得到婴儿各特征关节点的速度序列与加速度序列； 其中，Δs为婴儿相邻两帧关节点像素坐标的距离；Δt为相邻帧时间间隔，用于描述关节点位置变化的快慢；Δv为相邻两帧速度的变化量； 在频域上，计算婴儿运动时的能量谱密度； 所述数据处理模块在频域上，计算婴儿运动时的能量谱密度的流程如下： 1.设一个运动信号st的能量为E，运动信号的能量由式3决定： 2.运动信号st傅里叶变换，即频谱密度为Sf，则由巴塞伐尔定理可知： 式中，|Sf|2为能量谱密度，表示在频率f处宽度为f的频带内的信号能量，或单位频带内的信号能量； 分析模块： I.用于特征数据的降维处理：对于婴儿18个特征关节点的特征数据，采用PCA主成分分析法进行降维处理，并对降维后的信息保留量进行评估； II.相关性分析：从运动特征数据的大小和曲线趋势两个方面进行相关性分析，比较标准视频与样本视频的相关性，用相关系数表示样本视频与标准视频的相关程度； 所述分析模块用于降维处理的流程如下： S1.假设婴儿的特征关节点共涉及到p个关节，用X1,X2,…,Xp分别表示，每一列表示对应关节每隔12帧运动的速度或加速度； 其中，X'为所有特征关节点在不同时间所记录的所有运动数据；n代表某一特征关节点；m代表某一时间节点； S2.计算标准化样本的协方差矩阵； 首先对标准化样本进行协方差计算： 其中，rij为标准化后的样本求解协方差矩阵；Xki为某一关节点在某一时间所记录的运动数据； 得到样本相关系数矩阵为： S3.计算R的特征值和特征向量，得到婴儿肢体的特征值及特征向量； 特征值：λ1≥λ2≥…≥λp≥0； 特征向量： 将婴儿全身运动特征用p个主成分Y表示，每个主成分都是p个关节的线性组合； 其中，upp表示第p个关节在第p个主成分中的系数；u1p表示第p个关节在第1个主成分中的系数；up1表示第1个关节在第p个主成分中的系数； S4.计算各关节部位的主成分Y的贡献率及累计贡献率； 贡献率是特征值的归一化体现，累计贡献率则是对贡献率的叠加，计算公式如下： 其中，λi表示婴儿第i类肢体的特征值；为所有肢体特征值总和； 判别模块：设有基于CatBoost建立的婴儿神经发育判别模型和时间窗阈值决策损失函数，用于辅助婴儿脑瘫诊断。

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