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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学;哈尔滨医科大学申请的专利一种基于递归图和宽度学习的肌强直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：CN116644270B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202310597573.6，技术领域涉及：G06F18/00；该发明授权一种基于递归图和宽度学习的肌强直评估方法及系统是由霍鑫;孟姣;张黎明;赵辉;代亚美;周珊珊;王勋;林静涵;王洋;李琦;章国江设计研发完成，并于2023-05-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于递归图和宽度学习的肌强直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递归图和宽度学习的肌强直评估方法及系统，涉及机器学习技术领域，用以解决现有模型对于输入的肌张力信号分类不准的问题。本发明的技术要点包括：采集不同人的肌张力时间序列信号，并对肌张力时间序列信号进行预处理；利用预处理后的肌张力时间序列信号构建递归图；提取不同人的肌张力时间序列信号所对应的基于递归图的量化特征；将量化特征输入基于宽度学习的分类模型中进行训练，获取训练好的分类模型；提取待测的肌张力时间序列信号所对应的量化特征，并将其输入训练好的分类模型中获取肌强直预测结果。本发明在实现时间序列可视化同时可获取具有明显区分度的肌张力特征，可满足肌强直评估中对评估准确率和效率的要求。

本发明授权一种基于递归图和宽度学习的肌强直评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于递归图和宽度学习的肌强直评估方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、采集不同人的肌张力时间序列信号，并对所述肌张力时间序列信号进行预处理；其中，所述不同人的肌张力时间序列信号包括肌强直轻度患者、肌强直重度患者及没有肌强直症状的正常人所对应的肌张力时间序列信号； 步骤二、利用预处理后的肌张力时间序列信号构建递归图，包括：根据时间延迟重构原理，对所述肌张力时间序列信号进行相空间重构；计算重构相空间中任意两点之间的距离，所述距离对应一个递归值；利用多个递归值绘制二维递归图； 步骤三、提取不同人的肌张力时间序列信号所对应的基于递归图的量化特征； 步骤四、将所述量化特征输入基于宽度学习的分类模型中进行训练，获取训练好的分类模型；所述基于宽度学习的分类模型在训练过程中的损失函数包括：预测值与真实值之差的平方，并基于岭回归理论再加上一个正则化项，则损失函数表示为： 式中，Zn表示通过非线性映射获得的映射特征序列；Hm表示映射特征层序列；Wm表示输出权值矩阵；λ表示正则项系数；表示真实值； 损失函数取得最小值时对应的输出权值矩阵为： 式中，I表示单位矩阵； 步骤五、提取待测的肌张力时间序列信号所对应的基于递归图的量化特征，并将其输入训练好的分类模型中，获取肌强直预测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工业大学;哈尔滨医科大学，其通讯地址为：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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