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龙图腾网获悉上海市松江区中心医院(上海交通大学附属第一人民医院松江分院)申请的专利基于人工智能的前列腺癌患者盆底肌恢复评估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：CN121191774B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202511739413.6，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权基于人工智能的前列腺癌患者盆底肌恢复评估系统是由毕淑梅;温晖;孙双权;方道成;孙维刚;黄新军;杨鑫明;余宇飞;杨谊;任晨丽;沈婷设计研发完成，并于2025-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的前列腺癌患者盆底肌恢复评估系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于人工智能的前列腺癌患者盆底肌恢复评估系统，包括原始数据收集模块、原始数据优化模块、建立时序双端恢复评估模型模块、恢复评估模型性能优化模块和全周期智能恢复评估模块。本发明涉及医疗数据处理的技术领域，具体是指基于人工智能的前列腺癌患者盆底肌恢复评估系统，本方案创新性地提出了结合院内基线端与居家连续时序端的时序双端恢复评估模型，提高患者盆底肌恢复评估的实时性；采用双向长短期记忆网络提取短期时序恢复特征，并结合引入并行激活函数的改进型卷积残差网络提取长期时序恢复特征，显著提高了恢复评估结果的准确性；引入结合动态局部搜索策略的改进型优化算法，显著提升了模型的输出结果的稳定性与准确性。

本发明授权基于人工智能的前列腺癌患者盆底肌恢复评估系统在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的前列腺癌患者盆底肌恢复评估系统，其特征在于：包括原始数据收集模块、原始数据优化模块、建立时序双端恢复评估模型模块、恢复评估模型性能优化模块和全周期智能恢复评估模块； 所述原始数据收集模块，具体为通过采集数据，得到盆底肌恢复评估原始数据； 所述原始数据优化模块，具体对原始数据进行数据清洗、数据标准化、数据编码和特征筛选，得到患者盆底肌恢复评估优化数据； 所述建立时序双端恢复评估模型模块，用于构建能够同时表征静态基线状态与动态恢复趋势的智能评估模型，具体为通过院内基线端提取院内基线恢复特征，同时通过结合双向长短期记忆网络与引入并行激活函数的改进卷积残差网络的居家连续时序端提取居家时序恢复特征，将两类特征通过双端特征融合层生成综合恢复特征，并输入至评估结果输出层，得到恢复状态评估结果，从而完成时序双端恢复评估模型的构建；具体包括以下步骤： 院内基线端，用于提取能够全面表示患者盆底肌功能状态的高精度基线恢复特征，具体为通过门控双向卷积神经网络对院内阶段性检测数据进行分析和特征提取，得到院内基线恢复特征； 居家连续时序端，用于提取能够动态反映患者盆底肌功能随时间变化趋势的居家时序恢复特征，具体包括以下步骤： 短期时序恢复特征提取，具体为将居家连续监测数据输入至双向长短期记忆网络，得到短期时序恢复特征； 长期时序恢复特征提取，具体为将短期时序恢复特征输入至改进卷积残差网络，得到长期时序恢复特征； 所述改进卷积残差网络具体为将短期时序恢复特征首先输入至第一个卷积单元，通过扩张因果卷积，结合权重归一化与随机失活操作提取初步时序特征，随后经由LeakyReLU激活函数增强对负值输入的响应能力，生成第一个卷积特征，将第一个卷积特征输入第二个卷积单元，通过扩张因果卷积与权重归一化提取多尺度依赖关系，并设置PReLU函数与双曲正切函数的并行激活结构，其输出经加权融合与随机失活处理后生成第二个卷积特征，最后将短期时序恢复特征通过1×1卷积并与第二个卷积特征进行逐元素相加，从而输出长期时序恢复特征； 特征聚合，具体为将短期时序恢复特征与长期时序恢复特征通过特征加权融合方法进行特征聚合，得到居家时序恢复特征； 双端特征融合层，具体为将院内基线恢复特征与居家时序恢复特征通过基于注意力机制方法对两个时序端的特征进行特征融合，得到综合恢复特征； 评估结果输出层，具体为将综合恢复特征输入至全连接层映射与Softmax函数，计算各个恢复等级的概率分布，并依据最大概率判定策略确定患者当前所属的恢复等级，从而得到恢复状态评估结果； 所述恢复评估模型性能优化模块，具体为首先基于历史数据对模型进行初步训练，再通过引入动态局部搜索策略改进的优化算法获取评估模型最优超参数组合，并在最终训练阶段结合评估模型最优超参数组合对模型进行重新训练，得到性能最优时序双端恢复评估模型；其中，动态局部搜索策略具体为在个体位置迭代更新后，对全部搜索个体重新计算适应度值，并选取适应度值最优的个体作为当前迭代最优个体，若当前迭代最优个体的适应度值未优于上一轮迭代最优个体的适应度值，则将未改进次数加一，否则将未改进次数重置为零，并进行局部搜索判断，当累计未改进次数超过四次时，则触发局部搜索过程； 所述局部搜索过程具体为首先以每个搜索个体为中心，按照欧氏距离在预设半径范围内选取k搜索个体构成其邻域集合，在所述邻域集合中，根据适应度值确定适应度值最优的个体作为该搜索个体的邻域最优个体，并结合全局最优个体进行局部搜索位置更新，生成局部搜索候选个体，若其的适应度值优于当前迭代最优个体的适应度值时，则以所述局部搜索候选个体替换当前迭代最优个体，并将未改进次数重置为零，否则保持当前迭代最优个体不变，未改进次数维持不变；所用公式如下： ； 式中，表示局部搜索候选个体位置，表示在第代迭代更新后得到的当前迭代最优个体位置，表示邻域最优个体位置，表示全局最优个体位置，和分别表示范围内的随机数； 所述全周期智能恢复评估模块，具体为将实时盆底肌恢复评估数据输入至所述性能最优时序双端恢复评估模型，得到患者实时盆底肌恢复状态评估结果，实现了对患者盆底肌功能的全周期连续化智能评估。

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