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龙图腾网恭喜东北大学秦皇岛分校申请的专利一种基于数据识别的帕金森智能检测方法及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：CN119673480B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202510200974.2，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权一种基于数据识别的帕金森智能检测方法及系统是由刘一泓;詹志坤;黄京辉;吕晓永;赵玉良;尚明英设计研发完成，并于2025-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据识别的帕金森智能检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及智能检测技术领域，具体为一种基于数据识别的帕金森智能检测方法及系统，包括以下步骤，通过智能手表、腕带和移动步态检测仪采集用户生理和运动数据，记录步态速度、步幅长度和手部震颤频率，分析手部运动的平滑性，记录每个数据点的时间戳，将数据按照时间顺序组织，得到时间序列数据集。本发明中，通过智能设备收集的生理和运动数据经过时间序列化处理，细致追踪帕金森病症的每一微小变化，利用神经网络对时间片段数据进行分析，有效区分正常与异常模式，并精确提取关键行为特征，不仅增强了对帕金森病早期判断的能力，还通过持续监控帮助医生及时调整治疗方案，显著改善了患者的生活质量并提供了连续的医疗决策支持。

本发明授权一种基于数据识别的帕金森智能检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数据识别的帕金森智能检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：通过智能手表、腕带和移动步态检测仪采集用户生理和运动数据，记录步态速度、步幅长度和手部震颤频率，分析手部运动的平滑性，记录每个数据点的时间戳，将数据按照时间顺序组织，得到时间序列数据集；S2：对所述时间序列数据集进行时间窗划分，统计每个时间窗的连续数据点，计算每个时间窗内步态速度、步幅长度和手部震颤频率的平均值和标准差，分析每个时间窗的统计特性，得到时间片段数据；S3：将所述时间片段数据导入神经网络，通过LoRA进行微调，识别每个时间窗内的步态节律变化和手部震颤频率和幅度变化，与正常模式进行对比，针对帕金森病的典型生理行为，从每个时间窗提取关键行为特征，根据关键行为特征提取结果分析并记录每个关键行为特征的表现形式和强度，分析变化趋势，标记关键行为指标，形成生理行为特征分析结果；S4：基于所述生理行为特征分析结果，将每个关键行为特征与帕金森病严重程度已知标准进行对比分析，根据每个关键行为特征对病情的影响程度，对关键行为特征进行排序，根据排序结果对症状的持续时间、频率和强度进行综合分析，将关键行为特征按照病情的轻重程度进行分类，记录每个行为特征对应的病情阶段，生成帕金森病严重程度评估结果；所述关键行为特征的提取步骤为：S311：将所述时间片段数据导入神经网络，结合时间窗的起止时间将步态速度和步幅长度进行同步配对，对每个时间窗内的震颤频率数据进行波峰和波谷检测，生成每个时间窗内步态速度与步幅长度的配对数据；S312：基于所述每个时间窗内的步态速度与步幅长度配对数据，对步态速度和步幅长度的变化趋势进行分析，采用公式： ；计算每个时间窗内的步态节律变化值，生成时间窗内的步态节律分析结果，其中，和表示第和第个时间点的步态速度，和表示第和第个时间点的步幅长度，表示时间窗内的总数据点数；S313：基于所述时间窗内的步态节律分析结果，提取每个时间窗中帕金森病的典型生理行为特征，结合步态节律的异常幅度、震颤频率变化程度和震颤幅度的波动情况，归纳每个时间窗的关键行为特征，生成关键行为特征提取结果。

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