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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利基于深度学习图像处理的下肢运动功能评估方法、系统、设备及存储介质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：CN119587008B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411496457.6，技术领域涉及：A61B5/11；该发明授权基于深度学习图像处理的下肢运动功能评估方法、系统、设备及存储介质是由谷天蕴;蔡宗远;程荣山;苏育宁;吕小龙设计研发完成，并于2024-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习图像处理的下肢运动功能评估方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习图像处理的下肢运动功能评估方法、系统、设备及存储介质，包括：通过普通移动设备对患者下肢运动过程进行拍摄，采集动作图像；进行图像预处理，得到预处理后的动作图像数据集；将动作图像数据集输入训练好的逐行模式模型，提取关节三维空间的特征点，根据特征点计算得到下肢运动功能相关的参数；将实时计算得到的参数与设定参数进行拟合计算重合度，根据所述重合度对于康复训练进行实时评估，并根据实时评估结果给出优化运动曲线指导患者进行康复；通过优化图像处理算法，采用逐行处理模式替代目前的全图像处理模式，实现在移动设备中普通级摄像头拍摄下对下肢运动进行评估分析，快速高效地完成远程医疗诊断。

本发明授权基于深度学习图像处理的下肢运动功能评估方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习图像处理的下肢运动功能评估方法，其特征在于，包括： 通过普通移动设备对患者下肢运动过程进行拍摄，实时采集待识别的动作图像； 对所述动作图像进行图像预处理以在不增加图像内存空间的前提下进行优化，得到预处理后的动作图像数据集； 将预处理后的动作图像数据集输入训练好的逐行模式模型，对每一帧动作图像数据进行实时标注，识别图像中的人体关节及相关部位对应的目标参数并提取关节三维空间的特征点，包括髋关节中心、膝关节中心、踝关节中心、足跟和足尖、髌骨中心和骨盆前后倾角； 根据所述特征点计算得到下肢运动功能相关的功能参数，所述目标参数包括关节角度、步态周期、步态稳定性、运动范围和对称性分析； 将实时计算得到的功能参数与设定功能参数进行拟合计算重合度，根据所述重合度对于康复训练进行实时评估，并根据实时评估结果给出优化运动曲线指导患者进行康复，最终基于预设时间的数据统计和追踪完成康复进度监测； 其中，所述训练好的逐行模式模型是基于深度学习图像处理的逐行模式； 所述逐行模式模型包括依次连接的编码器、信息传输模块和解码器，所述编码器用于对原始动作图像数据进行初步卷积处理，提取初始特征； 所述信息传输模块包括ILCEM线间相关提取模块和IFM集成特征模块，所述ILCEM线间相关提取模块用于提取和处理动作图像中不同处理线之间的相关性特征，增强图像表示中的上下文信息，所述IFM集成特征模块用于将经过ILCEM线间相关提取模块处理后的特征进行集成或融合； 所述解码器用于将经过IFM集成特征模块处理后的特征生成输出重建图像数据； ILCEM线间相关提取模块是通过全局信息G和当前行相关的有用信息U的双缓冲机制，在处理图像的每一行时，动态地更新全局和局部上下文信息。

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