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龙图腾网恭喜深圳市德壹医疗科技有限公司申请的专利一种神经儿内科锻炼隐患分析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：CN118737382B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202411231650.7，技术领域涉及：G16H20/30；该发明授权一种神经儿内科锻炼隐患分析系统是由李琴华;张春光;周建军;刘艺超;姜宁;黄宇光设计研发完成，并于2024-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种神经儿内科锻炼隐患分析系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种神经儿内科锻炼隐患分析系统，包括隐患分析模块和数据共享处理模块，获取红外成像图和可见光图，利用改进的高斯差分金字塔，分别提取所述红外成像图和可见光图的特征点和特征值，将红外成像图和可见光图的特征值进行多分辨率分解和融合，对YOLO模型进行训练，加入DIoU匹配，得到结合DIoU的YOLO识别模型，利用结合DIoU的YOLO识别模型识别患者锻炼过程中的隐患。本发明根据隐患分析模块发现评估神经损伤的患儿在锻炼时的外部环境隐患、患者身体自身因神经损伤而带来的隐患、患者因为生病而出现的心理消极隐患和根据睡眠隐患分析单元发现评估患者因神经衰弱锻炼后睡眠不好的隐患，并通过数据共享处理模块共享数据给家长和医疗团队。

本发明授权一种神经儿内科锻炼隐患分析系统在权利要求书中公布了：1.一种神经儿内科锻炼隐患分析系统，其特征在于：包括隐患分析模块和数据共享处理模块；所述隐患分析模块用于获取红外成像图和可见光图，并利用改进的高斯差分金字塔，分别提取所述红外成像图和可见光图的特征点和特征值，利用特征点对红外成像图和可见光图进行配准，将红外成像图和可见光图的特征值进行多分辨率分解和融合，生成多模态图像；将所述多模态图像进行差分边缘检测后提取边缘特征，将所述边缘特征、融合的所述特征值和对应的标注信息分别分为训练集和验证集，使用所述训练集对YOLO模型进行训练，在训练中将DIoU作为边界框位置误差的度量结合置信度损失进行优化，修改损失参数并加入DIoU匹配，得到结合DIoU的YOLO识别模型，利用结合DIoU的YOLO识别模型识别患者锻炼过程中的隐患；数据共享处理模块将识别的患者锻炼过程中的隐患上传至云端，得到云端数据，与医生临床诊断结果相比较并自动完善云端数据，基于云端数据、儿童的个体差异和患者康复需求，对所述儿童的康复锻炼方案进行调整；所述红外成像图和可见光图为包含患者全身的锻炼环境的摄影照片；所述特征点及特征值提取包括：使用不同标准差对所述红外成像图和可见光图进行高斯滤波，将滤波后的所述红外成像图和可见光图输入池化层，分别进行不同尺寸的池化操作，得到所述红外成像图和可见光图的特征图，将所述特征图在对应尺度上进行下采样，对下采样后的所述红外成像图和可见光图作为输入特征放入下一层重复滤波，得到高斯金字塔，将所述高斯金字塔的每一层的差异语义信息与前一层的差异语义信息相互引导，建立跨尺度差异特征信息之间的关系，加入多分支池化模块，获得更具代表性的差异语义信息，得到改进的高斯差分金字塔，根据改进的高斯差分金字塔得到特征点的位置和大小；所述隐患分析模块具体包括外部隐患分析单元、肌肉测试单元、情绪隐患分析单元和睡眠隐患分析单元；根据改进的高斯差分金字塔得到特征点的位置和大小具体包括：分别查询各个尺度的高斯差分金字塔中局部最大或最小的像素点，通过比较每个像素与其对应尺度上的相邻像素，确定局部极值点，所述局部极值点即为特征点，通过插值的方法确定所述特征点的精确位置，并估计所述特征点的尺度大小；对所述红外成像图和可见光图进行高斯滤波的数学表达式为： ； ；其中，表示滤波后的图，表示尺度为的高斯核，表示源特征图，表示图像中的目标位置；所述池化操作的数学表达式为： ；其中，表示经过了池化层后初始输出的下采样系数为1的特征，a表示输入的特征图，表示跨尺度特征提取模块中尺度的数量，表示大小为的池化层操作；所述差异语义信息的相互引导数学表达式为： ； ； ； ；其中，表示第层的初始差分特征，表示11卷积操作，表示32卷积操作，和分别表示跨尺度差异特征注意力模块的中间张量，表示第层经过跨尺度差异特征提取后的差分特征向量，[]表示向量拼接算子；所述多分支池化模块具体包括：对所述输入特征进行不同倍率的下采样来学习不同尺度特征，将不同尺度特征的上采样恢复原来的大小，利用残差连接与原始特征融合，其数学表达式为： ；其中，、...表示各分支通过上下采样学习到的不同尺度空间特征，up表示上采样，down表示下采样。

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