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龙图腾网获悉中国人民解放军总医院第二医学中心申请的专利基于笔迹行为特征识别的帕金森病早期诊断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：CN119296765B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202411321377.7，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权基于笔迹行为特征识别的帕金森病早期诊断系统是由尹西;高中宝;王炜;王淼;李冬梅设计研发完成，并于2024-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于笔迹行为特征识别的帕金森病早期诊断系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于笔迹行为特征识别的帕金森病早期诊断系统，属于帕金森病技术领域，包括数据采集模块、数据处理模块、模型构建模块、测试优化模块、预测诊断模块及智能管控模块。本发明解决了现有的不能基于笔迹行为特征识别对帕金森病进行早期诊断，不能为患者提供早期干预和治疗建议，降低了治疗效果的问题。本发明基于最优的帕金森病早期诊断模型对笔迹行为实时数据进行预测及帕金森病早期诊断，确定帕金森病早期诊断结果，且制定帕金森病早期管控方案，对帕金森病早期患者进行智能化管控，可基于笔迹行为特征识别对帕金森病进行早期诊断，能为患者提供早期干预和治疗建议，可提升治疗效果。

本发明授权基于笔迹行为特征识别的帕金森病早期诊断系统在权利要求书中公布了：1.基于笔迹行为特征识别的帕金森病早期诊断系统，其特征在于，包括： 数据采集模块，用于采集用户脑电活动变化数据、用户手写字迹数据及用户手写绘画数据，确定出基于非侵入性脑电图的笔迹行为感知数据； 利用第一组书写指标参数与第二组书写指标参数获取采集时间间隔调整系数，当采集时间间隔调整系数超过预设的调整系数阈值时，则利用采集时间间隔调整系数对当前手写字迹采集的时间间隔进行调整，获得调整后的手写字迹采集的时间间隔； 数据处理模块，用于对基于非侵入性脑电图的笔迹行为感知数据进行处理，确定出基于非侵入性脑电图的笔迹行为特征数据； 模型构建模块，用于根据帕金森病早期诊断需求，构建基于笔迹行为特征识别的帕金森病早期诊断模型； 测试优化模块，用于对帕金森病早期诊断模型进行测试评估及优化调整，确定出最优的基于笔迹行为特征识别的帕金森病早期诊断模型； 预测诊断模块，用于对笔迹行为实时数据进行预测及帕金森病早期诊断，确定出基于笔迹行为特征识别的帕金森病早期诊断结果； 智能管控模块，用于制定基于笔迹行为特征识别的帕金森病早期管控方案，对帕金森病早期患者进行智能化管控； 所述数据采集模块，还包括： 字数实时采集模块，用于实时采集用户的书写过程中的单位时间完成的完整文字数量；其中，单位时间的取值范围为2min-8min； 文字所占面积获取模块，用于在每个单位时间完成之后，针对每个单位时间内完成的每个文字获取每个单位时间内完成的每个文字对应的文字所占面积； 书写指标参数获取模块，用于根据所述每个单位时间的用户的完整文字数量和每个单位时间中完成的每个文字对应的文字所占面积获取单位时间对应的书写指标参数； 其中，所述书写指标参数通过如下公式获取： 其中，R表示书写指标参数；n表示用户书写所经历的单位时间的个数；Szi表示第i个单位时间对应的书写总面积；Szi-1表示第i-1个单位时间对应的书写总面积；Ni表示第i个单位时间对应的书写完整文字的个数；Ni-1表示第i-1个单位时间对应的书写完整文字的个数；fn表示n个单位时间对应的书写完整文字的个数标准差；Np表示n个单位时间对应的书写完整文字的个数平均值；Sp表示n个单位时间对应的书写总面积平均值；Sdij表示第i个单位时间的第j个完整文字的文字所占面积； 调整模块，用于利用每相邻两个单位时间的书写指标参数的差异值对手写字迹采集的时间间隔进行调整。

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中国人民解放军总医院第二医学中心，其通讯地址为：100039 北京市海淀区复兴路28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”。