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龙图腾网获悉核工业总医院申请的专利一种基于人工智能的肩关节活动度自动识别分析系统、设备及介质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：CN120726700B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202511150902.8，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于人工智能的肩关节活动度自动识别分析系统、设备及介质是由俞晨;商强;孙婷;李光飞设计研发完成，并于2025-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的肩关节活动度自动识别分析系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的肩关节活动度自动识别分析系统、设备及介质，涉及图像识别技术领域包括，利用采集模块采集患者的肩关节图像，对肩关节图像进行标定，并对图像进行预处理；将预处理后的图像传输至算法模块，构建深度学习模型；设定空间区域坐标，基于坐标进行肩关节功能评估，匹配对应的解决策略；搭建用于展示模块的业务展示系统。本系统能够解决因主观因素带来的测量误差以及可重复性差的问题。

本发明授权一种基于人工智能的肩关节活动度自动识别分析系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的肩关节活动度自动识别分析系统，其特征在于：包括，采集模块、边缘计算处理器、算法模块、展示模块； 所述采集模块，通过视频拍摄相机进行画面的抓拍和传输； 所述边缘计算处理器，用于搭载算法模块进行运行； 所述算法模块，用于构建和训练深度学习模型； 所述展示模块，用于展示拍摄画面； 利用采集模块采集患者的肩关节图像，对肩关节图像进行标定，并对图像进行预处理； 将预处理后的图像传输至算法模块，构建深度学习模型； 设定空间区域坐标，基于坐标进行肩关节功能评估，匹配对应的解决策略； 搭建用于展示模块的业务展示系统； 所述对肩关节图像进行标定包括，标定出每张图像中肩关节的活动度的信息；所述活动度的信息包括横向、纵向以及深度值，通过活动度的信息，得到当前肩关节对应的外展及旋转角度； 标定手腕、肘部及肩部处的关键点，每个部位标定19个关键点；所述关键点包括，若为肩部，则在肩部中间区域选取一个点P11，以P11为圆心，以R11为半径，在圆上等间隔标定8个点，即P2-P9，以P11为圆心，以R12为半径，在此圆上等间隔标定10个点，即P10-P19；若为手腕，则在手腕中间区域选取一个点P21，以P21为圆心，以R21为半径，在圆上等间隔标定8个点，即P20-P27，以P21为圆心，以R22为半径，在圆上等间隔标定10个点，即P28-P37；若为肘部，则在手腕中间区域选取一个点P31，以P31为圆心，以R31为半径，在圆上等间隔标定8个点，即P38-P45，以P31为圆心，以R32为半径，在圆上等间隔标定10个点，即P46-P55； 标定患者手臂区域的mask，采用像素级标定； 所述构建深度学习模型包括，构建基于多尺度序列融合和多重注意力机制的算法框架，所述算法框架基于YOLO-v8s进行改进得到； 在保留YOLO-v8s的backbone结构基础上，进行不同尺度之间特征的融合，提升图像内容的表达能力，通过F1特征层和F2特征层进行特征融合得到P1特征图，F2层特征和F3层特征融合得到P2特征图，F4和F5层特征融合得到P3特征图，然后P1和P2融合得到D1特征图，P2和P3融合得到D2特征图，然后D1和D2融合，得到最终的一个特征图M，同时得到具有全局或高层语义的特征； 把得到的融合后的特征图M输入到注意力机制模块，通过该模块，增强模型对小尺寸目标的识别能力； 在backbone结构处，添加多任务分支结构，分支一用于mask图像的获取，分支二用于关键点坐标的提取，所述分支由N个卷积层、BN层、Scale层、Relu层以及全连接层组成，经过多次卷积操作，使用FocalLoss和交叉熵Loss进行反向信息传送，分支三，根据标定的肩关节的三维度信息，进行角度回归，分支三同样采用M个卷积层、BN层、Scale层、Relu层以及全连接层，经过多次卷积操作，使用FocalLoss和交叉熵Loss进行反向信息传送。

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核工业总医院，其通讯地址为：215000 江苏省苏州市姑苏区三香路1055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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