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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于慢速瞬目视频分析的提上睑肌肌力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：CN119700093B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202510027784.5，技术领域涉及：A61B5/11；该发明授权基于慢速瞬目视频分析的提上睑肌肌力评估方法及系统是由叶娟;李慧敏;曹静;段双双;楼丽霞;胡赛宇设计研发完成，并于2025-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于慢速瞬目视频分析的提上睑肌肌力评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于慢速瞬目视频分析的提上睑肌肌力评估方法，包括：输入受试者的慢速瞬目视频和生理信息；利用面部标记检测法对视频片段进行划分，以获单眼瞬目视频片段，将生理信息，慢速瞬目视频，对应的单眼瞬目视频片段和标签组成数据集；构建双路径识别网络，包括文本特征提取模块，并行的慢速通道模块和快速通道模块，以及融合模块和预测模块；利用数据集对双路径识别网络进行训练，以获得视频分类模型；将待识别的慢速瞬目视频和生理数据输入至视频分类模型中，以输出对应的预测结果。本发明还提供了一种提上睑肌肌力评估系统。本发明提供的方法能对提上睑肌肌力进行快速评估，以为后续治疗方案提供更完善的参考。

本发明授权基于慢速瞬目视频分析的提上睑肌肌力评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于慢速瞬目视频分析的提上睑肌肌力评估方法，其特征在于，包括以下步骤： 输入受试者的慢速瞬目视频和生理信息，沿时间帧将所述慢速瞬目视频划分为多个视频片段，并基于眼别与提上肌力等级对多个视频片段进行标签标注； 利用面部标记检测法对视频片段进行眼部感兴趣区域划分，以获得对应的单眼瞬目视频片段，将生理信息，慢速瞬目视频，对应的单眼瞬目视频片段和标签组成数据集； 所述生理信息包括受试者的性别，年龄，睑裂高度以及上睑缘角膜映光距离； 构建基于深度学习的双路径识别网络，所述双路径识别网络包括文本特征提取模块，并行的慢速通道模块和快速通道模块，以及用于慢速通道模块和快速通道模块汇总的融合模块和预测模块； 所述文本特征提取模块，用于提取生理信息的文本特征，并对所述文本特征在视觉特征维度进行拓展，以获得对应的文本矩阵； 所述拓展是将文本特征reshape成7x7的空间维度，以构建与视觉特征维度相同的文本矩阵； 所述慢速通道模块，用于提取慢速瞬目视频中每帧视频片段关于语义信息以获得对应的视觉特征序列，将所述视觉特征序列与所述文本矩阵进行逐元素相乘操作，以获得时空特征序列； 所述逐元素相乘操作是在通道维度`dim=1`上应用softmax函数，将文本特征的每个7x7空间网格上的值转换为概率分布，再将视觉特征序列中的视觉特征与文本矩阵进行逐元素相乘； 所述快速通道模块，用于提取慢速瞬目视频中每帧视频片段关于眼部快速变化信息以获得时序特征序列； 所述融合模块，用于将时空特征序列与时域特征序列进行横向拼接，以获得融合特征序列； 所述预测模块，根据输入的融合特征序列进行预测，以输出预测结果，所述预测结果包括眼别与提上肌力等级； 利用数据集对双路径识别网络进行训练，以获得用于识别提上睑肌肌力状态的视频分类模型； 将待识别的慢速瞬目视频和生理数据输入至视频分类模型中，以输出对应的预测结果。

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