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龍圖騰網(wǎng)恭喜華中科技大學(xué)同濟(jì)醫(yī)學(xué)院附屬同濟(jì)醫(yī)院申請的專利基于中風(fēng)癥狀快速識別方法及裝置獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119132611B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202411311971.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G16H50/30；該發(fā)明授權(quán)基于中風(fēng)癥狀快速識別方法及裝置是由陳黛琪;張櫻設(shè)計研發(fā)完成，并于2024-09-20向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于中風(fēng)癥狀快速識別方法及裝置在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于中風(fēng)癥狀快速識別方法及裝置、計算設(shè)備，其中方法包括：根據(jù)姿態(tài)估計方法從待檢測視頻中提取受試者的雙手關(guān)鍵點坐標(biāo)；根據(jù)雙手關(guān)鍵點坐標(biāo)計算得到雙手軌跡運動流暢度；根據(jù)MFCC算法提取待檢測視頻中的每幀MFCC特征，得到語音特征向量序列；根據(jù)語音特征向量序列識別得到受試者的言語障礙，其中，言語障礙包括言語不清以及表達(dá)困難；通過Dlib檢測器從待檢測視頻中得到包含臉部和嘴部的面部特征點；根據(jù)面部特征點計算嘴角與嘴唇的中心點距離以及嘴角的歪曲夾角；根據(jù)雙手軌跡運動流暢度、語音特征、中心點距離以及嘴角的歪曲夾角，判斷受試者是否具有中風(fēng)癥狀。本發(fā)明實現(xiàn)無標(biāo)注樣本的快速中風(fēng)癥狀判斷，提升了識別的效率與精確度。

本發(fā)明授權(quán)基于中風(fēng)癥狀快速識別方法及裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于中風(fēng)癥狀快速識別方法，其特征在于，包括：根據(jù)姿態(tài)估計方法從待檢測視頻中提取受試者的雙手關(guān)鍵點坐標(biāo)；根據(jù)所述雙手關(guān)鍵點坐標(biāo)計算得到雙手軌跡運動流暢度；根據(jù)MFCC算法提取所述待檢測視頻中的每幀MFCC特征，得到語音特征向量序列；根據(jù)所述語音特征向量序列識別得到所述受試者的言語障礙，其中，所述言語障礙包括言語不清以及表達(dá)困難；通過Dlib檢測器從所述待檢測視頻中得到包含臉部和嘴部的面部特征點；根據(jù)所述面部特征點計算嘴角與嘴唇的中心點距離以及嘴角的歪曲夾角；根據(jù)所述雙手軌跡運動流暢度、所述語音特征、所述中心點距離以及所述嘴角的歪曲夾角，判斷所述受試者是否具有中風(fēng)癥狀；所述雙手軌跡運動流暢度的計算公式為： 其中，k為流暢度的尺度；∈用于控制流暢度的最大值；VarL，VarR分別為左右手加速度變化量的方差，反映加速度變化的波動程度； ΔaLt＝aLt+Δt-aLtΔaRt＝aRt+Δt-aRt其中，n為加速度序列中用于計算差分的點的數(shù)量；μL和μR分別是左右手加速度變化量的平均值；aLt為左手在時間t的加速度；aRt為右手在時間t的加速度；Δt為相鄰兩幀之間的時間差；所述左手在時間t的加速度的近似表達(dá)式為： 其中，xLt為左手在時間t的位置坐標(biāo)；所述右手在時間t的加速度的近似表達(dá)式為： 其中，xRt為右手在時間t的位置坐標(biāo)。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人華中科技大學(xué)同濟(jì)醫(yī)學(xué)院附屬同濟(jì)醫(yī)院，其通訊地址為：430000 湖北省武漢市解放大道1095號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。