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龍圖騰網獲悉廣東德憶科技有限公司申請的專利遠程訓練方案的推送方法、裝置、計算機設備和存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN113948185B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111183704.3，技術領域涉及：G16H20/30；該發明授權遠程訓練方案的推送方法、裝置、計算機設備和存儲介質是由簡俊豪;王衛蘋;劉啟鴻;林觀泉;黎韻詩;周麗冰;歐陽敏生設計研發完成，并于2021-10-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本遠程訓練方案的推送方法、裝置、計算機設備和存儲介質在說明書摘要公布了：本申請涉及一種遠程訓練方案的推送方法、裝置、計算機設備和存儲介質。方法包括：獲取第一終端發送的認知功能評估信息和醫學相關信息；認知功能評估信息是通過第一用戶在第一終端上進行遠程評估得到的；醫學相關信息包括醫學圖像信息和生物資料信息；依據認知功能評估信息和醫學相關信息，確定異常階段信息；根據資料庫中的多種訓練資料，確定與異常階段信息相匹配的訓練方案，訓練方案中包括與多個認知域相關的訓練資料；將訓練方案推送至第一終端，以供第一用戶根據訓練方案進行訓練操作。采用本方法能夠向用戶自動推薦合適的評估和訓練方案，實現了遠程的認知評估與訓練，使得用戶無需借助特殊醫療設備，即可以完成居家訓練。

本發明授權遠程訓練方案的推送方法、裝置、計算機設備和存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種遠程訓練方案的推送方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取第一終端發送的認知功能評估信息和醫學相關信息；所述認知功能評估信息是通過第一用戶在所述第一終端上進行遠程評估得到的；所述醫學相關信息包括醫學圖像信息和生物資料信息； 依據所述認知功能評估信息和醫學相關信息，確定異常階段信息； 根據資料庫中的多種訓練資料，確定與所述異常階段信息相匹配的訓練方案，所述訓練方案中包括與多個認知域相關的訓練資料； 將所述訓練方案推送至所述第一終端，以供所述第一用戶根據所述訓練方案進行訓練操作； 所述依據所述認知功能評估信息和醫學相關信息，確定異常階段信息，包括： 對醫學圖像信息進行圖像預處理，得到預處理圖像； 將所述預處理圖像輸入至預先訓練好的長短時記憶神經網絡模型中，由所述長短時記憶神經網絡模型進行特征提取，得到圖像特征的隱藏表示；所述圖像特征包括波段變化特征、邊緣特征、以及灰度特征； 基于所述生物資料信息和圖像特征的隱藏表示，利用全連接神經網絡進行分類，得到預測階段信息； 根據所述認知功能評估信息和所述預測階段信息，確定第一用戶的異常階段信息； 所述長短時記憶神經網絡模型的訓練步驟包括： 獲取當前的樣本圖像，并將所述當前的樣本圖像中的圖像特征作為當前時刻的輸入值； 根據上一時刻圖像特征的隱藏表示，由遺忘門對所述輸入值進行加權運算得到第一中間值、由輸入門對所述輸入值進行加權運算得到第二中間值和第三中間值、以及由輸出門對所述輸入值進行加權運算得到第四中間值； 根據上一時刻圖像特征的單元狀態、第一中間值、第二中間值、以及第三中間值，確定當前時刻的圖像特征的單元狀態； 根據所述當前時刻的圖像特征的單元狀態和第四中間值，得到當前時刻的輸出值；其中，所述輸出值為當前時刻的圖像特征的隱藏表示； 獲取下一樣本圖像，將下一樣本圖像中的圖像特征作為下一時刻的輸入值，并返回至根據上一時刻圖像特征的隱藏表示，由遺忘門對所述輸入值進行加權運算得到第一中間值、由輸入門對所述輸入值進行加權運算得到第二中間值和第三中間值、以及由輸出門對所述輸入值進行加權運算得到第四中間值的步驟繼續執行，直至滿足訓練終止條件時停止迭代，得到訓練好的長短時記憶神經網絡模型； 所述全連接神經網絡的訓練步驟包括： 將樣本圖像的圖像特征、圖像特征的隱藏表示、以及單元狀態，輸入至全連接神經網絡中，輸出異常階段預測結果；所述異常階段預測結果表征處于不同異常階段的概率值； 基于所述異常階段預測結果和所述樣本圖像實際所屬的異常階段之間的差異，確定應刪除的圖像特征，并基于所述應刪除的圖像特征確定調節參數； 基于所述異常階段預測結果和調節參數，確定獎勵函數； 以最大化獎勵函數為目標，對全連接神經網絡的調節參數進行調整，直至滿足訓練終止條件時結束訓練，得到訓練好的全連接神經網絡。

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