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龙图腾网获悉中国科学院苏州生物医学工程技术研究所申请的专利基于图卷积网络和孪生网络的智能康复评估方法及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：CN121096660B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511639791.7，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权基于图卷积网络和孪生网络的智能康复评估方法及系统是由郭立泉;周炜楠;王计平;熊大曦;张博超;丁康佳设计研发完成，并于2025-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图卷积网络和孪生网络的智能康复评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图卷积网络和孪生网络的智能康复评估方法及系统。该方法总共四个步骤：数据采集，利用可穿戴设备采集患者的运动数据。数据预处理：包括信号数据预处理。数据准备：包括基于时空注意力机制的数据映射和时变图的构建。标准度量化：利用基于图卷积网络的孪生网络完成训练动作标准度的量化。本发明提出的基于时空注意力机制的预测网络，可以通过图结构中已知数据节点来预测未知数据节点的数据，从而大大地减少训练过程中可穿戴设备的数量，节约了成本，减少了受试者的负担。与此同时，提出的结合图卷积网络和孪生网络的相似度预测网络，以受试者的健侧和患侧数据作为输入，消除了由于个体化差异所带来的标准度评估不准确的问题。

本发明授权基于图卷积网络和孪生网络的智能康复评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图卷积网络和孪生网络的智能康复评估方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1，采集待评估对象的运动信号数据； 步骤2，对步骤1采集的数据进行预处理，以实现去噪的同时使得数据满足后续网络输入数据的要求； 步骤3，构建两张结构相同、且以人体矢状面对称的人体图，分别记为患侧图和健侧图，两张图中均在描述运动的关键点处设置节点，且两张图中的节点对称设置； 步骤4，对于患侧图和健侧图，均根据其每个节点是否存在对应的传感器数据，将节点划分为已知数据节点和未知数据节点； 步骤5，构建并训练基于时空注意力机制的预测网络；其中，对于每一个未知数据节点，分别训练所述基于时空注意力机制的预测网络；所述基于时空注意力机制的预测网络，用于完成已知数据节点和未知数据节点的映射，实现数据预测； 步骤6，针对步骤4中的每一个未知数据节点，基于其对应的患侧图或健侧图中的已知数据节点，利用该未知数据节点对应的训练后的基于时空注意力机制的预测网络预测未知数据节点的数据，由此获得所有节点的数据； 步骤7，根据所有节点的数据，分别构建患侧图、健侧图的时变图； 步骤8，构建并训练基于时变图卷积的孪生网络； 步骤9，将步骤7获得的患侧图、健侧图的时变图输入至训练后的基于时变图卷积的孪生网络，输出康复评估标准度。

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