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龙图腾网获悉晋江市医院(上海市第六人民医院福建医院)申请的专利一种基于多模态数据交互的小儿护理质量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：CN120413044B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510885149.0，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种基于多模态数据交互的小儿护理质量评估方法是由庄姗;张培华设计研发完成，并于2025-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态数据交互的小儿护理质量评估方法在说明书摘要公布了：本发明涉及医疗护理技术领域，尤其涉及一种基于多模态数据交互的小儿护理质量评估方法。该方法包括多模态数据采集、数据预处理、护理行为特征分析、婴儿状态评估、护理质量评分与反馈；本方案通过采集护理过程中的多源异构数据，并对图像、音频、文本的多模态数据分别使用ResNet50模型、Glove模型和梅尔频率倒谱系数进行预处理与特征提取，提升特征融合的完整性与分析效率；本方案采用多粒度特征交互融合方法，从多个维度对护理过程中的关键特征进行提取与融合，全面获取护理行为特征与婴儿状态特征，从而显著提升护理质量评估的准确性与智能化水平，实现对护理过程的实时监控与科学反馈支持。

本发明授权一种基于多模态数据交互的小儿护理质量评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据交互的小儿护理质量评估方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： 步骤S1：多模态数据采集，获取护理过程中的多源数据，包括视频图像数据、音频数据、可穿戴设备采集的生理数据、护理日志文本数据和环境传感器数据； 步骤S2：数据预处理，对多源数据进行清洗、同步、归一化处理，并对多源数据进行特征提取，构建多模态特征向量，并将多模态特征向量分类为护理特征向量和婴儿特征向量； 步骤S3：护理行为特征分析，使用多粒度特征交互融合方法对多模态特征向量中的护理特征向量进行特征交互融合，并对融合后的特征进行分类，得到护理行为特征； 步骤S4：婴儿状态评估，使用多粒度特征交互融合方法对婴儿特征向量进行分析，综合生理指标、面部表情、哭声特征判断婴儿当前状态，获得婴儿状态特征； 步骤S5：护理质量评分与反馈，建立护理质量评估模型，对护理行为特征与婴儿状态特征进行综合分析，输出护理质量综合评分，并生成可视化报告； 在步骤S2中，对多源数据进行特征提取，构建多模态特征向量，具体包括以下步骤： 步骤S21：图像特征提取，将护理过程中的视频图像数据处理为具有统一宽度、高度和通道数的图像数据，使用ResNet50模型从图像数据中提取特征信息，并使用全连接层获得最终的图像特征； 步骤S22：文本特征提取，使用预训练的Glove模型将护理过程中的护理日志文本数据的单词转化为d维词向量并统一文本长度为K个单词，通过全连接层获得文本特征； 步骤S23：音频特征提取，使用梅尔频率倒谱系数对护理过程中的音频数据进行特征提取，得到音频特征； 步骤S24：特征映射，将图像特征、文本特征和音频特征作为原始特征，使用原始特征构建交互控制矩阵，并将原始特征映射到同一空间中，得到映射特征，利用互控制矩阵对齐并融合不同模态中的映射特征，构建多模态特征向量； 在步骤S3中，使用多粒度特征交互融合方法对多模态特征向量中的护理特征向量进行特征交互融合，包括以下步骤： 步骤S31：交互特征融合，构建特征交互模块，捕捉不同粒度上的交互特征，并通过concat操作，获得多粒度交互特征； 步骤S32：减少冗余信息，优化多粒度交互特征中的冗余信息，所用公式如下： ； 式中，表示交互融合特征，表示Sigmoid激活函数，表示原始特征，和分别表示可训练的权重矩阵和偏置向量，表示多粒度交互特征； 步骤S33：融合特征，使用一个全连接层整合获得的多粒度交互特征，得到交互融合特征，所用公式如下： ； 式中，为交互融合特征，为多粒度交互特征，和分别表示可训练的权重矩阵和偏置向量； 步骤S34：动态筛选，通过门控单元对交互融合特征进行动态筛选，保留与护理质量评分最相关的特征信息，得到护理行为特征。

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