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龙图腾网获悉北京庚子科技有限公司申请的专利基于多模态传感的青少年脊柱侧弯智能监测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：CN121059146B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202511141408.5，技术领域涉及：A61B5/11；该发明授权基于多模态传感的青少年脊柱侧弯智能监测系统是由王晓亮;吉学静设计研发完成，并于2025-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态传感的青少年脊柱侧弯智能监测系统在说明书摘要公布了：本发明涉及健康管理技术领域，具体地说，涉及基于多模态传感的青少年脊柱侧弯智能监测系统。包括：多模态数据采集单元；数据预处理单元，所述数据预处理单元用于对所述多模态数据采集单元输出的多源原始数据进行标准化处理，基于自适应卡尔曼滤波算法消除环境干扰与运动伪影，提取可量化的物理特征参数；智能分析单元；预警执行单元。本发明通过多模态数据采集单元组合光学图像传感器与惯性传感器，并经数据关联模块的时空关联算法实现静态形态参数与动态运动数据的精准匹配校准，解决了现有技术中多模态数据缺乏时空关联导致互补性不足的问题，能够形成包含静态与动态特征的互补性数据集。

本发明授权基于多模态传感的青少年脊柱侧弯智能监测系统在权利要求书中公布了：1.基于多模态传感的青少年脊柱侧弯智能监测系统，其特征在于，包括： 多模态数据采集单元100，所述多模态数据采集单元100用于捕捉脊柱结构异常的多维度特征，通过组合光学图像传感器与惯性传感器，同步采集脊柱静态形态参数和动态运动数据，形成由多源原始数据构成的互补性特征数据集； 数据预处理单元200，所述数据预处理单元200用于对所述多模态数据采集单元100输出的多源原始数据进行标准化处理，基于自适应卡尔曼滤波算法消除环境干扰与运动伪影，提取可量化的物理特征参数； 智能分析单元300，所述智能分析单元300基于数据预处理单元200输出的物理特征参数生成脊柱侧弯风险等级，通过构建融合脊柱生物力学特征的机器学习模型，对物理特征参数进行跨维度融合分析，并通过自适应权重分配机制强化关键病理特征在风险等级计算中的权重占比；所述智能分析单元300包括特征选择模块310、模型推理模块320和等级校准模块330，其中： 所述特征选择模块310与数据预处理单元200的特征提取模块240连接，用于从物理特征参数中筛选核心病理特征，通过计算各特征与脊柱侧弯病理变化的生物力学关联度，保留关联度显著的特征形成输入特征集； 所述模型推理模块320内置融合脊柱生物力学特征的机器学习模型，采用“特征层融合+决策层融合”架构，具体包括：特征层对静态形态特征与动态运动特征进行耦合处理；决策层基于集成模型输出初步风险等级；所述模型推理模块320的机器学习模型包括生物力学约束层与跨维度融合层，其中： 所述生物力学约束层嵌入脊柱运动学耦合方程：；其中，为椎体旋转角，为脊柱侧弯角，为耦合系数，为误差项； 所述跨维度融合层通过特征映射公式实现静态与动态特征的融合：；其中，为融合特征向量，为光学静态特征向量，为惯性动态特征向量，分别为两类特征的融合权重矩阵； 所述等级校准模块330基于脊柱生物力学原理构建校准机制，对初步风险等级进行修正，确保与脊柱侧弯病理进展规律一致； 所述智能分析单元300还包括权重初始化模块340与动态调整模块350，其中： 所述权重初始化模块340与特征选择模块310连接，基于核心特征的生物力学病理影响，为各特征分配初始权重，权重值与特征的病理关联性正相关； 所述动态调整模块350与模型推理模块320连接，通过分析特征与风险等级的实际关联变化调整权重： 当特征与风险等级的关联度随数据积累增强时，提高其权重； 关联度减弱时，降低其权重，以动态强化关键病理特征的权重占比； 预警执行单元400，所述预警执行单元400用于在智能分析单元300输出的脊柱侧弯风险等级超过预设阈值时触发警示机制，通过电信号驱动声光报警装置，并同步推送包含特征异常参数的电子数据； 数据存储单元500，所述数据存储单元500用于存储多模态数据采集单元100输出的多源原始数据、数据预处理单元200输出的物理特征参数以及智能分析单元300输出的脊柱侧弯风险等级，采用通用存储介质实现数据的关联存储。

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