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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种基于融合模型的婴儿脑发育量化评估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：CN115620204B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202211350906.7，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于融合模型的婴儿脑发育量化评估系统是由吴庆强;徐光华;赵大凯;覃芃淋;魏帆;李泽江设计研发完成，并于2022-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于融合模型的婴儿脑发育量化评估系统在说明书摘要公布了：一种基于融合模型的婴儿脑发育量化评估系统，包括姿态估计模块、坐标预处理模块、特征提取模块、决策树分类模块、图卷积分类模块、多维指标分析模块和结果可视化模块；姿态估计模块的输入是婴儿运动视频，姿态估计模块的输出与坐标预处理模块的输入相连，坐标预处理模块的输出与特征提取模块的输入相连，特征提取模块的输出与决策树分类模块的输入相连，决策树分类模块的第一输出与图卷积分类模块的输入相连，决策树分类模块的第二输出、图卷积分类模块的输出和多维指标分析模块的输入相连，多维指标分析模块的输出和结果可视化模块的输入相连；本发明对婴儿的脑发育进行多维精细的量化判断，同时提供可解释性的结果，辅助医师进行针对性治疗。

本发明授权一种基于融合模型的婴儿脑发育量化评估系统在权利要求书中公布了：1.一种基于融合模型的婴儿脑发育量化评估系统，其特征在于：包括姿态估计模块1、坐标预处理模块2、特征提取模块3、决策树分类模块4、图卷积分类模块5、多维指标分析模块6和结果可视化模块7；姿态估计模块1的输入是婴儿运动视频，姿态估计模块1的输出与坐标预处理模块2的输入相连，坐标预处理模块2的输出与特征提取模块3的输入相连，特征提取模块3的输出与决策树分类模块4的输入相连，决策树分类模块4的第一输出与图卷积分类模块5的输入相连，决策树分类模块4的第二输出、图卷积分类模块5的输出和多维指标分析模块6的输入相连，多维指标分析模块6的输出和结果可视化模块7的输入相连； 姿态估计模块1实现对输入的婴儿运动视频的姿态提取； 坐标预处理模块2实现对姿态坐标序列的插值、中值滤波和平滑滤波； 特征提取模块3实现对各关节坐标序列的运动参数的切分和计算，形成各关节的子序列特征集合； 决策数分类模块4实现关节子序列集合运动与否的二分类判别，并将分类为运动的子序列集合输入图卷积分类模块5，将分类为无运动的子序列集合输入多维指标分析模块6； 图卷积分类模块5实现运动子序列的运动模式是否正常的二分类，并将结果输入多维指标分析模块6； 多维指标分析模块6综合决策树分类模块4和图卷积分类模块5的分类结果，形成系列综合性评价指标，辅助医师智能评估婴儿运动质量； 结果可视化模块7实现决策树分类模块4和图卷积分类模块5的综合分类结果，并标出异常运动模式出现的位置； 所述的特征提取模块3选取时长和步长的时间窗，分别对4个body part进行切分，得到4个body part的clip子集，定义为{Cb|b＝part1，part2，part3，part4}；分别计算归一化后的每个clip关节点坐标、速度、加速度运动参数作为特征，坐标、速度、加速度自由组合； 速度计算公式如下： Vi，t＝Ji,t+1‑Ji,t，其中Vi，t为第i个关节点在t时刻的速度，Ji,t+1为第i个关节点在t+1时刻坐标； 加速度计算公式如下： Ai，t＝Ji,t+1+Ji,t‑1‑2*Ji,t，其中Ai，t为第i个关节点在t时刻的加速度，则第i个关节点t时刻的特征Xi，t表示为： Xi，t＝[Ji,t,Vi，t,Ai，t]定义clip的窗长为L，那么每个clip的特征序列表示为{Xi，t}＝[Xi，t,Xi，t+1,…,Xi，t+L]。

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