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龙图腾网获悉西安交通大学医学院第一附属医院申请的专利针对脑卒中患者NIHSS评分自动化评估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：CN121439182B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202512037374.1，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权针对脑卒中患者NIHSS评分自动化评估系统是由韩建峰;商苏杭;徐光华;原野;王瑾;曹岁霞;耿雨菲;尤婷设计研发完成，并于2025-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本针对脑卒中患者NIHSS评分自动化评估系统在说明书摘要公布了：本发明涉及智能医疗辅助诊断及神经功能自动化评估技术领域，具体为针对脑卒中患者NIHSS评分自动化评估系统。包括：多模态诱导与感知单元，作为前端数据入口，实时采集患者反应以生成包含深度和色彩信息的视频流及同步音频流；动态基准校准单元，提取运动学特征构建个体化神经基准模板；神经运动频谱分解单元，生成区分肌无力与共济失调的频谱病理特征向量；对侧镜像抑制分析单元，生成表征真实神经驱动意图的代偿与驱动置信度；跨模态反射解析单元，依据神经传导速度差异生成感觉通路完整性指标；协同评分决策引擎，将多模态特征映射为标准化的NIHSS评分。本发明有效消除了年龄、基础体质对评分的干扰，还能为后续患侧的异常判定提供高精度的对比参照。

本发明授权针对脑卒中患者NIHSS评分自动化评估系统在权利要求书中公布了：1.针对脑卒中患者NIHSS评分自动化评估系统，其特征在于，包括： 多模态诱导与感知单元，作为前端数据入口，配置为通过复合指令生成器按预设时序发出同步指令，建立刺激-反馈闭环，并实时采集患者反应以生成包含深度和色彩信息的视频流及同步音频流； 动态基准校准单元，作为病理判断的基石，配置为接收视频流，引导患者健侧肢体完成校准动作，提取运动学特征以构建个体化神经基准模板，从而为后续异常判定定义动态参照系； 神经运动频谱分解单元，配置为接收患侧肢体视频流及个体化神经基准模板，将空间位移转换为频域信号，并依据模板中的阈值分析低频分量与特定频段峰值，生成区分肌无力与共济失调的频谱病理特征向量； 对侧镜像抑制分析单元，作为克服遮挡与代偿的修正模块，配置为在发出患侧运动指令时锁定健侧肢体区域，检测健侧的对抗性运动并与模板中的静息噪声阈值比对，生成表征真实神经驱动意图的代偿与驱动置信度； 跨模态反射解析单元，配置为发出突发性声光刺激，捕捉面部微表情并计算潜伏期，依据神经传导速度差异生成感觉通路完整性指标； 协同评分决策引擎，作为耦合控制中心，配置为接收特征向量、置信度及完整性指标，利用分级加权策略结合代偿修正逻辑，将多模态特征映射为标准化的NIHSS评分； 所述多模态诱导与感知单元中的复合指令生成器，配置为按照预设时序同步发出语音指令和屏幕红点闪烁的视觉诱导信号； 所述多模态诱导与感知单元还配置为将采集的高维视频流作为待处理的原始信号，直接分发传输至所述动态基准校准单元和所述神经运动频谱分解单元； 所述动态基准校准单元构建个体化神经基准模板的过程，包括： 提取健侧肢体运动的最大速度阈值，作为评估肌力的参照上限； 提取基于加加速度最小化原理计算的运动平滑度系数，作为反映神经系统控制精细程度的量化指标； 提取健侧肢体的基础频谱分布，作为背景噪声水平的参考； 将最大速度阈值、运动平滑度系数和基础频谱分布打包生成所述个体化神经基准模板，并输送至所述神经运动频谱分解单元和所述对侧镜像抑制分析单元作为判断异常的零点； 所述神经运动频谱分解单元生成频谱病理特征向量的过程，包括肌无力判定步骤： 从频域信号中提取低于1Hz的运动主分量的能量幅值； 将所述能量幅值与来自所述个体化神经基准模板的最大速度阈值进行比对； 当所述能量幅值显著低于所述最大速度阈值的预设比例时，在所述频谱病理特征向量中标记肌无力特征； 所述神经运动频谱分解单元生成频谱病理特征向量的过程，还包括共济失调判定步骤： 在3Hz至5Hz的意向性震颤频段内搜索能量峰值； 计算所述能量峰值的频谱功率密度与由所述个体化神经基准模板确定的背景噪声平均水平的比值； 若所述比值超过预设倍数，则在所述频谱病理特征向量中标记共济失调特征； 所述对侧镜像抑制分析单元生成代偿与驱动置信度的过程，包括： 计算健侧肢体的下压幅度或躯干的倾斜角度； 判断是否检测到与指令动作方向相反、且幅度与预期的患侧运动幅度呈正相关的非随意对抗性运动； 若检测到所述对抗性运动且其强度超过所述个体化神经基准模板设定的静息噪声阈值，则判定存在真实的神经驱动意图； 生成数值范围在0至1之间的所述代偿与驱动置信度，其中数值越高代表代偿成分越少； 所述跨模态反射解析单元生成感觉通路完整性指标的过程，包括： 对眉毛降低动作单元及脸颊提升动作单元的面部动作单元进行时间序列分析； 提取从刺激发出时刻到面部肌肉产生可检测位移时刻的时间差作为潜伏期； 将所述潜伏期与预设的皮层反应阈值及脊髓反射阈值进行比对：若潜伏期大于皮层反应阈值，输出对应0分的指标；若潜伏期介于两者之间，输出对应1分的指标；若潜伏期小于等于脊髓反射阈值或无反应，输出对应2分的指标； 所述协同评分决策引擎执行基础运动评分初筛步骤，具体包括： 接收来自所述神经运动频谱分解单元的频谱能量幅值； 利用预设的能量-分数映射表，将患侧肢体运动能量映射为范围在0至4之间的基础运动分数； 其中，所述映射表的逻辑设定为：若能量幅值大于等于正常阈值，则基础运动分数为0；若能量幅值趋近于0，则基础运动分数为4。

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西安交通大学医学院第一附属医院，其通讯地址为：710061 陕西省西安市雁塔西路277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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