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龙图腾网获悉福州大学附属省立医院申请的专利基于人工智能的脑卒中康复个性化治疗推荐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：CN120126664B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202510602952.9，技术领域涉及：G16H20/00；该发明授权基于人工智能的脑卒中康复个性化治疗推荐系统是由姜财;林忠华;李雅萍;苏清平;余圣贤;郭进华;李佳鹏设计研发完成，并于2025-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的脑卒中康复个性化治疗推荐系统在说明书摘要公布了：本发明属于康复医疗与智能计算领域，具体公开了一种基于人工智能的脑卒中康复个性化治疗推荐系统；包括多模态数据采集模块、特征提取与聚类建模模块、个性化路径制定模块、推荐路径生成与反馈优化模块，能够实现对脑卒中患者康复数据的动态监测与智能分析；通过融合影像、生物标志物、临床行为及认知情绪等多维数据，构建多模态聚合神经网络模型，依据医疗数据聚类结果制定康复路径，并结合患者的治疗反馈动态调整和优化推荐路径；相较于传统方法，本发明提高了个性化治疗的科学性与适应性，具备康复路径实时更新、系统闭环管理和模型高鲁棒性等优势，能够显著提升康复干预效率与精准性，为康复医学智能化发展提供了技术支撑。

本发明授权基于人工智能的脑卒中康复个性化治疗推荐系统在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的脑卒中康复个性化治疗推荐系统，其特征在于，包括： 多模态数据采集模块，用于从脑卒中患者的数据源中采集多模态医疗数据，并对所述数据进行同步、对齐、截取和规范化处理，构建标准化的多模态融合数据集； 特征提取与聚类建模模块，用于基于标准化的多模态融合数据集，提取多组特征集合，进行高维特征聚类分析，构建多模态聚合神经网络模型，并对聚类效果进行验证；所述特征提取与聚类建模模块具体包括： 构建融合特征提取算法，针对多模态医疗数据提取多个特征集合； 采用多模态聚类算法，对提取后的高维特征数据进行聚类分析，定义特征中心与类之间的距离，并制定特征聚类判定标准； 将聚类判定标准作为神经网络训练的阈值标准，进行聚类结果的有效性度量； 整合多个高维特征提取模型，构建多模态聚合神经网络模型，用于全流程的特征提取与建模； 通过解耦算法对模型聚类结果进行收敛性验证，若收敛则聚类有效，若不收敛则返回重新训练； 通过解耦算法对模型聚类结果进行收敛性验证包括： 使用多模态聚合神经网络模型对样本数据进行聚类分析，形成多个聚类中心向量； 对每一类聚类中心向量进行梯度收敛分析，若所有向量收敛，则说明聚类有效； 如存在未收敛的情况，则判定聚类无效； 对无效的聚类进行二次聚类，得到新的中心向量集； 如二次聚类仍未收敛，则将其与原始聚类中心进行融合，形成新的特征向量集合，并继续聚类分析直至结果收敛，重复上述验证步骤； 所述多模态聚合神经网络模型的下行网络为医疗数据聚类网络，执行多模态数据的聚类处理，用于确定下一阶段治疗的关键特征，并发出控制指令；支路网络在接收控制指令后，有选择性地截断与非目标数据的连接，形成特定特征下的最小化拓扑结构； 医疗数据聚类网络基于高维聚类模型完成多模态医疗数据的特征聚类，不同类型数据之间通过加权组合和特征融合进行有效表示；所述解耦算法为基于软判别机制的神经网络融合方法，用于提高聚类判定的稳定性与准确性； 个性化路径制定模块，用于依据特征聚类验证结果，制定符合患者实际康复需求的个性化康复治疗基准路径； 推荐路径生成与反馈优化模块，用于基于个性化康复治疗基准路径，采集患者康复过程中的多模态监测数据，动态生成个性化康复治疗推荐路径，并根据实时反馈持续优化推荐路径。

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福州大学附属省立医院，其通讯地址为：350001 福建省福州市东街134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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