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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种跨域帕金森震颤评估模型的构建方法及应用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：CN119517425B 。

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：202411644596.9，技术领域涉及：G16H50/50；该发明授权一种跨域帕金森震颤评估模型的构建方法及应用是由赵金;金晓欢;任康;陈仲略;凌云;常思宇设计研发完成，并于2024-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种跨域帕金森震颤评估模型的构建方法及应用在说明书摘要公布了：本发明公开了一种跨域帕金森震颤评估模型的构建方法及应用，属于人工智能技术领域；通过最小化总震颤分类损失，且最大化总域分类损失，同时对特征提取模块、震颤分类器、域分类器和权重分配器进行训练；训练完成后，构建包括级联的特征提取模块和震颤分类器的跨域帕金森震颤评估模型；其中，总域分类损失为源域和目标域的域分类损失之和，在计算不同域的域分类损失时，通过权重分配器为每一个域下的各训练样本分配权重后，对基于域分类器得到的各训练样本的域分类损失在样本层面上进行加权处理，充分利用了帕金森震颤传感器数据之间的不同，促进源域和目标域特征空间的对齐，使得所构建的模型能够准确地对帕金森震颤进行评估。

本发明授权一种跨域帕金森震颤评估模型的构建方法及应用在权利要求书中公布了：1.一种跨域帕金森震颤评估模型的构建方法，其特征在于，包括： 将在两种不同环境下所采集的帕金森震颤传感器数据分别作为源域训练样本和目标域训练样本，进而构建带震颤评分等级标签的源域训练样本集和不带震颤评分等级标签的目标域训练样本集； 在每一个训练批次下输入多对训练样本进行训练： 每次将一对源域训练样本和目标域训练样本输入至特征提取模块中，提取得到、的样本特征、；将和分别输入至震颤分类器中，得到、的震颤评分等级预测结果，并计算、的震颤分类损失；的震颤分类损失用于衡量的震颤评分等级预测结果与对应震颤评分等级标签的差异；的震颤分类损失用于衡量的震颤评分等级预测结果与对应震颤评分等级伪标签的差异； 将和分别输入至域分类器中，得到和的所属域预测结果，并计算、的域分类损失；域分类损失用于衡量所属域预测结果与对应真实结果的差异；分别针对和，将其域分类损失和震颤分类损失进行拼接，得到对应的拼接损失； 分别针对每一个域，将当前训练批次下输入的所有对应域的训练样本的拼接损失输入至权重分配器中，得到对应域的每一个训练样本的权重值后，对对应域的各训练样本的域分类损失加权求和，得到对应域的域分类损失； 计算源域和目标域的域分类损失之和，得到总域分类损失； 计算输入的所有源域训练样本和目标域训练样本的震颤分类损失之和，得到总震颤分类损失； 通过最小化总震颤分类损失，且最大化总域分类损失，同时对特征提取模块、震颤分类器、域分类器和权重分配器进行训练； 训练完成后，构建包括级联的特征提取模块和震颤分类器的跨域帕金森震颤评估模型； 所述特征提取模块包括：时域特征提取器、频域特征提取器和融合模块； 所述时域特征提取器用于提取输入样本的时域特征； 所述频域特征提取器用于提取输入样本经过时频转换后的频域信号的频域特征； 所述融合模块用于对时域特征和频域特征进行融合，得到样本特征。

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