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龙图腾网获悉福建理工大学申请的专利一种基于多模态数据融合的脑卒中手部康复训练方法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：CN121096530B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511639924.0，技术领域涉及：G16H20/30；该发明授权一种基于多模态数据融合的脑卒中手部康复训练方法是由陈婧;罗堪设计研发完成，并于2025-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态数据融合的脑卒中手部康复训练方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态数据融合的脑卒中手部康复训练方法，具体涉及手部康复训练领域，用于解决现有康复过程中无法识别运动固化风险、训练方案缺乏个体化动态调节的问题。本发明通过构建标准化手功能微评估任务获取手部关节运动特征，并结合动态时间规整与多尺度排列熵分析建立个人运动模式基线；基于当前与最优运动模式的差异变化提取神经运动固化指数，结合康复进展梯度与加速度拐点分析生成功能恢复动量特征；融合肌电信号耦合协调指标生成康复风险评分，当风险超过动态阈值时触发训练策略自适应重组，实现精准预警与个性化训练调控。本发明可有效提高康复监测精度与训练针对性，促进脑卒中手部功能高质量恢复。

本发明授权一种基于多模态数据融合的脑卒中手部康复训练方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据融合的脑卒中手部康复训练方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、构建标准化手功能微评估任务，采集脑卒中患者偏瘫侧手部运动特征，生成手功能数字评估向量； S2、对连续采集的手功能评估向量进行动态时间规整，提取患者运动控制熵值，计算康复周期间运动协调性波动范围，建立包含运动控制熵值和协调性波动范围的脑卒中患者手部运动模式基线库； S3、从脑卒中患者手部运动模式基线库中筛选运动控制熵值最优的手功能数字评估向量作为个人最优运动模式，比对当前手部运动模式与个人最优运动模式的相似度距离衰减曲线，结合运动学习速率计算神经运动固化指数； S4、基于连续康复周期的手功能数字评估向量计算各维度指标的康复进展梯度，所述康复进展梯度通过相邻康复周期关节角度变化轨迹的改进程度和运动速度分布特征的优化幅度来表征，对康复进展梯度序列进行平滑处理，提取功能恢复加速度变化特征，通过分析功能恢复加速度变化特征的极值点分布，检测神经功能恢复进程的加速度变化拐点，基于康复进展梯度和加速度变化拐点生成功能恢复动量特征向量； S5、建立神经运动固化指数与功能恢复动量特征的多模态融合矩阵，该矩阵包含相似度距离衰减曲线斜率和功能恢复加速度变化拐点特征维度，引入表面肌电与运动学耦合协调度作为验证指标，生成手部康复风险融合评分； S6、执行康复干预，当手部康复风险评分超过动态阈值时，重新配置任务难度参数。

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福建理工大学，其通讯地址为：350118 福建省福州市闽侯县上街镇学府南路69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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