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龙图腾网恭喜清华大学申请的专利抽动障碍检测方法及装置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：CN115105075B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202210538724.6，技术领域涉及：A61B5/16；该发明授权抽动障碍检测方法及装置是由徐枫;郝进设计研发完成，并于2022-05-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本抽动障碍检测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种抽动障碍检测方法及装置，其中，方法包括：获取患者的抽动障碍的时序信息；提取时序信息的至少一个人体三维形变特征；以及将至少一个人体三维形变特征输入至预先构建的抽动障碍检测模型，得到至少一个抽动障碍表现特征，并根据至少一个抽动障碍表现特征评估患者的实际病情，其中，抽动障碍检测模型基于患者的三维重建结果构建得到。由此，解决了相关技术的抽动障碍程度评估结果受患者意志、情绪等状态影响较大，无法体现患者的真实状态，从而影响后续治疗的问题。

本发明授权抽动障碍检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种抽动障碍检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取患者的抽动障碍的时序信息；提取所述时序信息的至少一个人体三维形变特征；以及将所述至少一个人体三维形变特征输入至预先构建的抽动障碍检测模型，得到至少一个抽动障碍表现特征，并根据所述至少一个抽动障碍表现特征评估所述患者的实际病情，其中，所述抽动障碍检测模型基于所述患者的三维重建结果构建得到；在所述将所述至少一个人体三维形变特征输入至所述预先构建的抽动障碍检测模型之前，还包括：获取所述患者的预设时长的视频数据；基于所述视频数据，利用预设的三维重建策略重建人体的三维模型；通过所述三维模型抽取至少一个所需特征向量，生成抽动障碍数据集；利用所述抽动障碍数据集中的人体三维形变特征训练抽动障碍检测模型，得到所述预先构建的抽动障碍检测模型；所述至少一个所需特征向量包括面部表情变形向量、眼球转动向量、头部转动向量、肢体转动向量中的至少一个；所述利用所述抽动障碍数据集的人体三维形变特征训练抽动障碍检测模型，得到所述预先构建的抽动障碍检测模型，还包括：对多个预设特征评估任务的每个预设特征评估任务，设置对应的模型末端分支；在得到所述预先构建的抽动障碍检测模型之后，包括：根据所述每个预设特征评估任务的任务目标确定对应的神经网络，并将所述人体三维形变特征作为输入，对所述抽动障碍检测模型进行训练，得到所述预先构建的抽动障碍检测模型；所述评估任务包括抽动频率、复杂度和抽动强度，与所述评估任务对应的神经网络为RepNet、LSTM和ResNe。

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