买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)申请的专利一种踝外侧副韧带损伤评估方法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：CN119833124B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202510118640.0，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种踝外侧副韧带损伤评估方法是由江东;赵峰;王艺凯;韩一凡设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种踝外侧副韧带损伤评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种踝外侧副韧带损伤评估方法，涉及韧带损伤检测技术领域。该踝外侧副韧带损伤评估方法，具体包括以下步骤：S1、实验准备；S2、踝关节稳定性评估；S3、踝关节韧带松弛度指标评估；S4、结论总结；通过结合晃腿装置与惯性传感器，实现了对踝关节动态运动的精确监测，提高了数据采集的准确性和实时性。其次，利用深度学习算法进行数据处理和分析，能够自动提取关键特征并优化数据维度，有效提升了评估的准确性和效率。此外，该方法不仅评估了踝关节的稳定性，还引入了韧带松弛度指标评估，更全面地反映了踝关节的功能状态。最后，通过引入时频分析、小波变换技术以及ROC曲线和AUC值评估，进一步增强了诊断的可靠性和科学性。

本发明授权一种踝外侧副韧带损伤评估方法在权利要求书中公布了：1.一种踝外侧副韧带损伤评估方法，其特征在于，具体包括以下步骤： S1、实验准备：筛选患者，进行病史询问和体格检查，获取知情同意后，将小腿固定于晃腿装置； S2、踝关节稳定性评估： S2.1、记录晃腿过程中惯性传感器的数据，并使用深度学习算法预处理； S2.2、利用深度学习网络自动提取关键特征，结合PCA降维和Lasso回归特征选择以优化数据维度；具体包括： S2.2.1、特征提取：使用深度学习网络自动提取关键特征，减少人为干预； S2.2.2、PCA降维与特征选择：结合PCA算法和特征重要性评估，对数据进行降维和特征选择，特征重要性评估采用Lasso回归算法，PCA算法和Lasso回归算法公式表示为： Y=XWPCA和特征选择=LassoX，λ； 其中，X是原始数据矩阵，WPCA是主成分载荷矩阵，Y是降维后的数据矩阵，λ是Lasso回归的正则化参数； S2.2.3、SVM模型训练与改进：使用SVM支持向量机分类模型对不同时间段的数据进行训练，并引入核函数优化和参数调优以提高分类准确率； S2.3、训练SVM支持向量机分类模型，并进行核函数优化和参数调优； S2.4、分析准确率、召回率和F1分数指标，确定评估方法； S3、踝关节韧带松弛度指标评估： S3.1、使用相同的晃腿装置和惯性传感器，记录晃腿数据； S3.2、引入时频分析和小波变换技术，结合深度学习模型进行特征融合和松弛度指数预测； S3.3、使用t检验方法比较健康组和患病组的松弛度指数差异，并引入ROC曲线和AUC值评估诊断效能； S4、结论总结：根据S2和S3的评估结果，确定评估方法、数据分段长度、深度学习模型参数以及松弛度指数的计算公式和阈值。

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北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)，其通讯地址为：100191 北京市海淀区花园北路49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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。