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龙图腾网恭喜江苏大学附属医院申请的专利基于多模刺激的吞咽障碍训练的优化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：CN119296721B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202411321040.6，技术领域涉及：G16H20/30；该发明授权基于多模刺激的吞咽障碍训练的优化方法是由徐雪玲;康恺;倪益益设计研发完成，并于2024-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模刺激的吞咽障碍训练的优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉多模刺激的吞咽障碍训练的优化方法，采用以下的技术方案包括以下步骤：采集患者包括年龄、性别、病史的基础生理数据和包括咽喉肌肉活动、电生理信号、吞咽压力的实时吞咽数据；使用多模态数据融合技术，将S1.1实时吞咽数据进行融合处理，生成个性化的吞咽功能评估报告；并且基于评估结果，通过智能算法生成个性化的吞咽障碍训练方案，其中包含触觉、电刺激、光刺激和声音刺激多种刺激手段的组合；构建实时数据采集与反馈系统，利用传感器实时监测患者在训练过程中包括肌肉活动、声音信号、面部表情、呼吸频率的多模态数据；通过动态时间规整DTW算法，将实时监测数据与训练方案中的预期指标进行对比，实时调整刺激的强度和模式。

本发明授权基于多模刺激的吞咽障碍训练的优化方法在权利要求书中公布了：1.基于多模刺激的吞咽障碍训练的优化方法，其特征在于包括以下步骤：S1、多模刺激的个性化训练方案生成：S1.1、采集患者包括年龄、性别、病史的基础生理数据和包括咽喉肌肉活动、电生理信号、吞咽压力的实时吞咽数据；S1.2、使用多模态数据融合技术，将S1.1实时吞咽数据进行融合处理，生成个性化的吞咽功能评估报告；S1.3、并且基于评估结果，通过智能算法生成个性化的吞咽障碍训练方案，其中包含触觉、电刺激、光刺激和声音刺激多种刺激手段的组合；S2、多模刺激的同步优化与实时反馈：S2.1、构建实时数据采集与反馈系统，利用传感器实时监测患者在训练过程中包括肌肉活动、声音信号、面部表情、呼吸频率的多模态数据；S2.2、通过动态时间规整DTW算法，将实时监测数据与训练方案中的预期指标进行对比，实时调整刺激的强度和模式；S2.3、使用机器学习算法分析患者对不同刺激模式的反应优化训练方案；S3、多模刺激的协同增强策略：S3.1、引入多模刺激的协同增强算法，分析包括触觉与电刺激、光刺激与声音刺激的不同刺激模式的协同效果；S3.2、利用多目标优化算法，针对患者个体特征和训练反馈，动态调整协同刺激的顺序、频率和强度；S4、智能适应性吞咽训练系统的整合：S4.1、将个性化训练方案、实时反馈系统和协同增强策略集成到智能适应性吞咽训练系统中；根据患者的实时反馈和训练进展，自适应调整训练方案和刺激模式；所述实时调整刺激的强度和模式的方法包括：采用DTW算法应对患者在吞咽过程中的时序变异性用来处理时间上的偏移，计算实时数据与理想训练目标之间的差异，以调整训练方案；路径差异的计算公式如下： 其中，DDTWi,j是表示患者实时监测数据与理想训练指标之间的最小差异路径；k表示第k个刺激模式，n表示刺激模式的总数量；fxk和gyi-k分别表示患者的咽喉肌肉活动的实时生理数据和预期的训练指标，是时间序列的函数，反映患者不同时间点的生理信号与理想目标的偏差；其中的pa是范数的幂次，用来调整不同数据误差的度量方式；γk是对齐调整因子，用来平衡不同时间段之间的对齐成本；是处理时间偏移的权重项，控制时间间隔的影响，其中qa是调节时间差异的重要因子；积分表示在整个时间范围T内对时间序列的偏差进行累积，并加权处理各个时间段的差异；所述实时调整刺激的强度和模式的方法包括：当DTW算法检测到患者实时数据与训练预期指标之间的偏差时，根据计算出的差异值调整刺激的强度和模式；引入自适应调节机制，使刺激强度响应患者的即时反馈；通过分析差异值的大小，决定是否增加或减弱刺激强度；所述实时调整刺激的强度和模式的方法包括：引入闭环反馈机制；每次训练后的反馈数据会被输入机器学习模型，通过分析反馈信息来优化后续的训练参数；所述闭环反馈机制通过加权平均的方式，对长期训练数据进行分析和优化；长期训练效果通过优化公式进行衡量： 其中，Eopt-train是整体优化效果的度量值，通过对长期训练效果进行加权平均得到；是时间积分运算，用来计算在时间范围T内的平均表现；λa是刺激强度St的权重系数，反映对刺激强度的敏感度，通过控制对不同幅度刺激强度的适应性，pb用于调节对大刺激和小刺激的加权处理；β是误差控制因子，用于平衡对误差的容忍度，是对实时误差的加权处理，通过对差异进行qb次幂运算。

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