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龍圖騰網獲悉波克醫療科技(上海)有限公司申請的專利一種基于兒童注意力的視覺檢測系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN117442154B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202311555692.1，技術領域涉及：A61B3/113；該發明授權一種基于兒童注意力的視覺檢測系統是由黃河;李晶;徐仁彬;柏志建設計研發完成，并于2023-11-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于兒童注意力的視覺檢測系統在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于兒童注意力的視覺檢測系統，具體涉及計算機視覺領域，包括眼動追蹤模塊、眼動分析模塊、注意力分析模塊、全息聯動模塊以及評估反饋模塊，其中眼動追蹤模塊利用眼動儀捕捉兒童的眼動數據，并構建眼動三維弧面坐標系，眼動分析模塊將眼動數據集中注視點坐標映射至眼動三維弧面坐標系中，并獲取注視點特征，注意力分析模塊關聯眼動數據集和兒童注意力數據，并構建卷積神經網絡模型識別兒童的注意力特征，全息聯動模塊將熱度全息影像和生理指標全息影像在動態可視化的眼動三維弧面坐標系的全息投影上進行重疊映射，評估反饋模塊通過眼動三維弧面坐標系的動態全息投影提供視覺檢查人員交互功能，并實時反饋兒童視覺檢查情況。

本發明授權一種基于兒童注意力的視覺檢測系統在權利要求書中公布了：1.一種基于兒童注意力的視覺檢測系統，其特征在于，具體包括以下步驟：S101：利用眼動儀捕捉兒童的眼動數據組成眼動數據集，并構建眼動三維弧面坐標系，將眼動數據集利用最小-最大歸一化縮小到指定范圍，并映射到相同尺度；所述S101中，利用眼動儀捕捉兒童的眼動數據組成眼動數據集，并構建眼動三維弧面坐標系，設置眼動校準點并自適應調整不同注視點的不同光線環境，當眼動儀監測到兒童的注視點與校準點重合后自動跳轉到下一個校準點，用于在視覺檢測艙內校準捕捉兒童的注視點坐標和注視持續時間，通過眼動儀播放注意力評估動畫，用于獲取注視點次數和掃視速度，將獲取的兒童的注視點坐標、注視持續時間、注視點次數以及掃視速度通過無線藍牙存儲到眼動數據集并傳輸至眼動三維弧面坐標系，將眼動數據集利用最小-最大歸一化縮小到指定范圍，并映射到相同尺度；S102：將眼動數據集中注視點坐標映射至眼動三維弧面坐標系中，獲取注視點相關特征，通過眼動三維弧面坐標系中的注視點連接的弧線將其轉換為注視點的運動軌跡，根據運動軌跡獲取注視點加速度和停留時間；所述S102中，將眼動數據集中注視點坐標映射至眼動三維弧面坐標系中，并利用文字說明和顏色標注該注視點坐標的注視持續時間以及注視點次數，將眼動三維弧面坐標系中的注視點通過弧線連接，在弧線上方標注起始注視點到下一個注視點的掃視速度以及注視點掃視方向，利用眼動三維弧面坐標系，通過眼動三維弧面坐標系中的注視點連接的弧線將其轉換為注視點的運動軌跡，利用動畫形式展示注視點的運動軌跡，根據運動軌跡獲取注視點加速度和停留時間，其中加速度具體計算公式為： 其中表示注視點加速度，表示起始注視點的掃視速度，表示下一個注視點的掃視速度，表示起始注視點的停留時間點，表示下一個注視點的停留時間點，獲取視線跳躍特征，視點連續移動特征以及注視點停留特征；S103：將眼動數據集和兒童注意力數據進行相關聯，并構建卷積神經網絡模型，利用模型中的卷積層、池化層以及全連接層識別兒童的注意力特征；所述S103中，調用眼動追蹤模塊中眼動數據集，通過眼動三維弧面坐標系中注視點坐標的分布位置以及注視持續時間反映兒童對視覺刺激的關注程度和偏好，并判斷兒童對視覺刺激的注意力較為短暫，反映兒童注意力維持能力，通過注視點次數反映兒童對不同刺激的注意力分配，其中頻繁的注視點切換表示兒童對多個刺激之間注意力分散，較少的注視點切換表示兒童對多個刺激之間的一個刺激的持續關注，通過掃視時間反映兒童在觀察和處理刺激信息的快慢程度，其中較快的掃視速度表示兒童的注意力較為分散，較慢的掃視速度表示兒童在深入思考刺激以及專注于多個刺激的一個刺激，通過上述將眼動數據集和兒童注意力數據進行相關聯，構建卷積神經網絡模型；所述卷積神經網絡模型包括卷積層、池化層以及全連接層，用于識別兒童的注意力特征，其具體步驟為：通過卷積層輸入眼動數據集以及相關聯的兒童注意力數據，通過應用卷積核對輸入的眼動數據集以及相關聯的兒童注意力數據進行卷積操作，用于提取不同的數據特征，并捕獲眼動三維弧面坐標系的局部特征和空間結構，所述卷積層具體公式為： 其中表示提取不同的數據特征的輸出，分別表示輸出數據在眼動三維弧面坐標系的坐標位置，表示輸出提取不同的數據特征的通道數，表示卷積核的大小，表示輸入眼動數據集以及相關聯的兒童注意力數據的通道數，表示卷積核，表示輸入眼動數據集以及相關聯的兒童注意力數據，利用池化層將映射到眼動三維弧面坐標系的數據集特征和其空間結構的特征圖進行降維，利用最大池化操作在每一個池化窗口選擇最大的特征值作為輸出，用于保留特征圖最為顯著的特征，并降低特征圖的維度，利用平均池化操作保留特征信息，用于降低模型參數的數量，利用全連接層將卷積層和池化層提取和輸出的特征進行整合，并輸出最終的分類結果，所述全連接層具體公式為： 其中表示最終的分類結果的輸出，表示權重矩陣，表示輸入卷積層和池化層提取和輸出的特征的維度，表示輸入卷積層和池化層提取和輸出的特征，表示偏置向量，表示激活函數，在全連接層中，每個神經元與卷積層和池化層的神經元相連，利用學習權重中實現特征的組合和分類；S104：調用注意力分析模塊的卷積神經網絡模型識別出的兒童的注意力特征進行數據分析，將熱度全息影像和生理指標全息影像在動態可視化的眼動三維弧面坐標系的全息投影上進行重疊映射；所述S104中，調用注意力分析模塊的卷積神經網絡模型識別出的兒童的注意力特征進行數據分析，用于識別兒童對不同刺激的注意力分布和持續程度，利用動態的注視熱度圖顯示兒童在全息影像中注視點的分布情況，用于構建熱度全息影像，利用眼動儀獲取兒童瞳孔大小變化以及視覺檢測艙獲取兒童腦電圖，用于構建生理指標全息影像，反映兒童對不同刺激的生理反應結合注意力的分布情況以及持續程度，通過動態可視化將眼動三維弧面坐標系進行全息投影，并將熱度全息影像和生理指標全息影像進行重疊映射，通過文字說明將眼動數據集及其相關聯的兒童注意力數據進行標注；S105：利用數據庫記錄兒童對反饋的實際接收情況，通過反饋表獲取兒童監護人的直接反饋，通過眼動三維弧面坐標系的動態全息投影提供視覺檢查人員交互功能。

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