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龙图腾网获悉首都医科大学宣武医院申请的专利多特征信号和深度学习结合的糖尿病足风险评估优化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：CN120226998B 。

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：202510227770.8，技术领域涉及：A61B5/01；该发明授权多特征信号和深度学习结合的糖尿病足风险评估优化系统是由禹媛;吴蕊;郭建明;郭连瑞;佟铸;崔世军;高喜翔;刘一人;隗立兵;李海燕;胡雪莉;刘悦;田炜设计研发完成，并于2025-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本多特征信号和深度学习结合的糖尿病足风险评估优化系统在说明书摘要公布了：本发明多特征信号和深度学习结合的糖尿病足风险评估优化系统，采集待评估者多个肌电信号、足底温度信号、足底压力信号、步态信号；截取每个足底在地期间对应的信号作为一个信号处理片段，针对每一信号处理片段进行处理获得合格信号处理片段并拼接，针对拼接后各合格肌电信号、合格足底温度信号、合格足底压力信号和合格步态信号分别特征提取构成特征向量；构建改进型淘金算法，先用历史样本对模型初步训练和验证，获得适应度，基于适应度设定淘金者数量，再用初步训练后模型超参数及其随机变异初始化种群，利用改进型淘金算法对超参数优化获得最优超参数构建的最优模型，将特征向量输入最优模型中评估，输出待评估者的糖尿病足风险评估结果。

本发明授权多特征信号和深度学习结合的糖尿病足风险评估优化系统在权利要求书中公布了：1.一种多特征信号和深度学习结合的糖尿病足风险评估优化系统，其特征在于，包括智能长筒靴和控制主机，所述智能长筒靴用于采集待评估者预设时间内足部和下肢多个位置的肌电信号、足底部多个位置的足底温度信号和足底压力信号、及步态信号； 所述控制主机用于截取待评估者每个足底部在地期间对应的各个肌电信号、足底温度信号、足底压力信号及步态信号，每个足底部在地期间对应的信号均作为一个信号处理片段，针对每一信号处理片段，先进行信号预处理再进行异缺信号处理操作以获得至少预设数量的合格的信号处理片段并按序拼接，针对拼接后各合格肌电信号、合格足底温度信号、合格足底压力信号和合格步态信号分别特征提取获得各肌电特征、足底温度特征、足底压力特征和步态特征，构成特征向量； 所述控制主机用于对淘金算法加入自适用权重、扰动因子、基于适应度的淘金策略改进，构建改进型淘金算法： 迁移和开采策略相结合策略： 开采和协作策略相结合策略： 结合策略中， 上式中，表示淘金者i的新位置，表示迁移策略，表示开采策略，表示协作策略，r5、r6和r7均为0～1之间的随机数，ε为扰动因子； 所述控制主机用于先用历史样本对深度学习建立的糖尿病足风险评估模型进行初步训练和验证，获得适应度f，分析适应度f与预设适应度f1，当f≥f1时设定淘金者的数量为N1，当f＜f1时设定淘金者的数量为N2，N1＜N2，再用初步训练后模型超参数及其随机变异的超参数来初始化改进型淘金算法中种群，利用改进型淘金算法对超参数进行优化并带入模型训练，通过不断迭代获得最优超参数构建的最优模型，将特征向量输入最优模型中进行评估，输出待评估者的糖尿病足风险评估结果。

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