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龙图腾网获悉中国人民解放军空军军医大学申请的专利基于多源数据融合的儿童发育动态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：CN120108711B 。

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：202510600104.4，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权基于多源数据融合的儿童发育动态评估方法及系统是由张瑜;张强;江逊;仝海霞;梁亚红;黄静设计研发完成，并于2025-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源数据融合的儿童发育动态评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于儿童生长发育评估技术领域，具体涉及基于多源数据融合的儿童发育动态评估方法及系统。该发明通过融合生成的生长发育样本曲线，能够初步判断儿童的生长发育状态，利用非侵入式采集设备获取儿童的第二指标数据，基于初始状态类型调整采集频率的策略，既保证了数据的全面性和准确性，又避免了不必要的频繁采集，通过预训练的卷积神经网络模型对第二指标数据进行处理，生成了个体生长指纹，从云数据库中筛选出与个体生长指纹相似度高的历史指纹数据，构建了个性化生长走廊，为儿童的生长发育提供了个性化可参考的轨迹范围，且以此为基础来判断儿童的生长发育是否存在异常，实现了对儿童生长发育情况的精准评估。

本发明授权基于多源数据融合的儿童发育动态评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多源数据融合的儿童发育动态评估方法，其特征在于：包括： 获取儿童的第一指标数据，并匹配对应的标准评估曲线，第一指标数据包括儿童年龄、性别、身高和体重； 获取理想评估曲线，并与标准评估曲线进行结合，形成生长发育样本曲线； 基于生长发育样本曲线，输出生长发育的初始状态，并记录初始状态下的第一指标数据； 通过非侵入式采集设备，采集儿童的第二指标数据，并基于初始状态类型调整采集频率，其中，第二指标数据包括骨骼轮廓点云数据、血氧饱和度热力图以及夜间肢体活动数据； 将第二指标数据输入预训练的卷积神经网络模型，生成个体生长指纹； 从云数据库中获取匹配相似度大于预设值的历史指纹数据，生成个性化生长走廊，且在实时采集的第二指标数据突破生长走廊边界的频次或时长超过对应阈值时触发预警，并生成个性化生长发育评估报告； 所述获取儿童的第一指标数据，并匹配对应的标准评估曲线的步骤，包括： 根据儿童的年龄段对第一指标数据进行分类处理，得到多个分类子集； 对各个所述分类子集中的第一指标数据进行平均值计算，形成各个年龄段的平均生长数据，并记录为评估条件参数； 对所述评估条件参数进行双向偏移处理，得到初始偏移边界； 采集初始偏移边界下，第一指标数据的数量，并记录为筛选条件参数； 获取筛选阈值，并将筛选条件参数与筛选阈值进行比较； 当筛选条件参数大于筛选阈值时，则表明筛选条件参数对应的初始偏移边界不满足偏移需求，并继续执行偏移操作，直至初始偏移边界对应的筛选条件参数等于筛选阈值后停止，并将对应初始偏移边界记录为标准边界； 当筛选条件参数等于筛选阈值时，则表明筛选条件参数对应的初始偏移边界满足偏移需求，并将对应所述初始偏移边界记录为标准边界； 当筛选条件参数小于筛选阈值时，则表明筛选条件参数对应的初始偏移边界偏移过度，并对初始偏移边界进行反向偏移，直至反向偏移后的初始偏移边界首次大于或等于筛选阈值后停止，得到标准边界； 依据标准边界确定用于区分儿童生长发育的标准范围，并依据标准范围构建儿童的标准评估曲线； 所述获取理想评估曲线，并与标准评估曲线进行结合，形成生长发育样本曲线的步骤，包括： 获取理想评估曲线与标准评估曲线； 在理想评估曲线与标准评估曲线上设置多个等距节点，理想评估曲线与标准评估曲线上的等距节点在时间轴上相互对齐； 采集等距节点对应的第一指标数据，并进行融合计算，得到融合发育指标，再将融合发育指标按照时间轴进行排序，形成生长发育样本曲线。

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