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龍圖騰網(wǎng)獲悉南昌大學(xué)第一附屬醫(yī)院申請的專利一種基于吞咽訓(xùn)練儀的吞咽效果預(yù)測方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120256885B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-16發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510741172.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/20；該發(fā)明授權(quán)一種基于吞咽訓(xùn)練儀的吞咽效果預(yù)測方法及系統(tǒng)是由于國華;帥浪;方靜;孫偉銘設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-06-05向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于吞咽訓(xùn)練儀的吞咽效果預(yù)測方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供了一種基于吞咽訓(xùn)練儀的吞咽效果預(yù)測方法及系統(tǒng)，方法包括獲取吞咽訓(xùn)練儀傳輸?shù)耐萄视?xùn)練數(shù)據(jù)，對吞咽訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，以得到預(yù)處理數(shù)據(jù)；對預(yù)處理數(shù)據(jù)進(jìn)行傅里葉變換與數(shù)據(jù)擴(kuò)增，以得到擴(kuò)增數(shù)據(jù)；對擴(kuò)增數(shù)據(jù)進(jìn)行高頻低頻分解去噪處理，以得到去噪數(shù)據(jù)；采用改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法與密度聚類算法對去噪數(shù)據(jù)進(jìn)行異常數(shù)據(jù)識別，以得到目標(biāo)數(shù)據(jù)；獲取模板訓(xùn)練數(shù)據(jù)，將模板訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入預(yù)設(shè)預(yù)測模型中進(jìn)行訓(xùn)練，將目標(biāo)數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練好的預(yù)設(shè)預(yù)測模型中進(jìn)行效果預(yù)測，以輸出吞咽效果預(yù)測結(jié)果，本發(fā)明可保留原始數(shù)據(jù)的特征，有效剔除低質(zhì)量數(shù)據(jù)，以此提升模型最終的預(yù)測精度。

本發(fā)明授權(quán)一種基于吞咽訓(xùn)練儀的吞咽效果預(yù)測方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于吞咽訓(xùn)練儀的吞咽效果預(yù)測方法，其特征在于，包括： 獲取吞咽訓(xùn)練儀傳輸?shù)耐萄视?xùn)練數(shù)據(jù)，對所述吞咽訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，以得到預(yù)處理數(shù)據(jù)； 對所述預(yù)處理數(shù)據(jù)進(jìn)行傅里葉變換與數(shù)據(jù)擴(kuò)增，以得到擴(kuò)增數(shù)據(jù)； 對所述擴(kuò)增數(shù)據(jù)進(jìn)行高頻低頻分解去噪處理，以得到去噪數(shù)據(jù)； 采用改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法與密度聚類算法對所述去噪數(shù)據(jù)進(jìn)行異常數(shù)據(jù)識別，以得到目標(biāo)數(shù)據(jù)； 獲取模板訓(xùn)練數(shù)據(jù)，將所述模板訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入預(yù)設(shè)預(yù)測模型中進(jìn)行訓(xùn)練，將所述目標(biāo)數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練好的預(yù)設(shè)預(yù)測模型中進(jìn)行效果預(yù)測，以輸出吞咽效果預(yù)測結(jié)果； 所述對所述預(yù)處理數(shù)據(jù)進(jìn)行傅里葉變換與數(shù)據(jù)擴(kuò)增，以得到擴(kuò)增數(shù)據(jù)的步驟包括： 對所述預(yù)處理數(shù)據(jù)進(jìn)行快速傅里葉變換，并在快速傅里葉變換的過程中添加個零點，以得到變換數(shù)據(jù)： ； 式中，為頻率分辨率，為采樣率，為用于快速傅里葉變換的采樣點數(shù)量； 將所述變換數(shù)據(jù)進(jìn)行形式轉(zhuǎn)換，以得到實數(shù)部分與虛數(shù)部分： ； 式中，為虛數(shù)符號； 在所述實數(shù)部分與所述虛數(shù)部分上添加隨機(jī)擾動，以得到第一擾動部分與第二擾動部分： ；；； 式中，、分別表示變換數(shù)據(jù)的頻率下限、上限，表示變換數(shù)據(jù)的組數(shù)； 將所述第一擾動部分與所述第二擾動部分進(jìn)行組合，以得到組合數(shù)據(jù)，將所述組合數(shù)據(jù)進(jìn)行快速逆傅里葉變換，以得到恢復(fù)數(shù)據(jù)，將所述恢復(fù)數(shù)據(jù)的前若干個數(shù)據(jù)添加到預(yù)處理數(shù)據(jù)中，以得到中間擴(kuò)增數(shù)據(jù)； 基于所述中間擴(kuò)增數(shù)據(jù)、所述實數(shù)部分與所述虛數(shù)部分確定擴(kuò)增數(shù)據(jù)； 所述基于所述中間擴(kuò)增數(shù)據(jù)、所述實數(shù)部分與所述虛數(shù)部分確定擴(kuò)增數(shù)據(jù)的步驟包括： 基于所述實數(shù)部分與所述虛數(shù)部分計算數(shù)據(jù)相位： ； 將隨機(jī)幾組變換數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)相位替換為之間的隨機(jī)值，以得到調(diào)整相位； 基于所述調(diào)整相位確定調(diào)整數(shù)據(jù)： ； 式中，為快速逆傅里葉變換； 將所述調(diào)整數(shù)據(jù)的前若干個數(shù)據(jù)添加到中間擴(kuò)增數(shù)據(jù)中，以得到擴(kuò)增數(shù)據(jù)； 所述對所述擴(kuò)增數(shù)據(jù)進(jìn)行高頻低頻分解去噪處理，以得到去噪數(shù)據(jù)的步驟包括： 采用預(yù)設(shè)算法將所述擴(kuò)增數(shù)據(jù)分解為若干分量與殘差分量； 設(shè)定所述擴(kuò)增數(shù)據(jù)的貢獻(xiàn)函數(shù)： ； 式中，表示函數(shù)變量，為擴(kuò)增數(shù)據(jù)，為求解區(qū)間，為時間，為函數(shù)值； 確定所述貢獻(xiàn)函數(shù)在坐標(biāo)軸上的分布特征并確定函數(shù)值集中的求解區(qū)間作為最終區(qū)間； 基于所述最終區(qū)間計算每個所述分量的關(guān)聯(lián)度： ； 式中，表示第個分量； 基于所述關(guān)聯(lián)度確定去噪數(shù)據(jù)； 所述基于所述關(guān)聯(lián)度確定去噪數(shù)據(jù)的步驟包括： 設(shè)定第一關(guān)聯(lián)度閾值與第二關(guān)聯(lián)度閾值，將關(guān)聯(lián)度不小于第一關(guān)聯(lián)度閾值的分量存入重構(gòu)分量集合中，其中，第一關(guān)聯(lián)度閾值大于第二關(guān)聯(lián)度閾值； 將關(guān)聯(lián)度不小于第二關(guān)聯(lián)閾值且小于第一關(guān)聯(lián)閾值的分量存入去噪分量集合中； 確定均方誤差，并根據(jù)所述均方誤差對所述去噪分量集合中的分量進(jìn)行去噪平滑處理，以得到處理分量； ； 式中，為多項式系數(shù)，為多項式的冪，為去噪分量集合中分量的數(shù)量，為去噪分量集合中第個分量； 將所述處理分量、所述重構(gòu)分量集合以及所述殘差分量進(jìn)行組合以及信號重構(gòu)，以得到去噪數(shù)據(jù)。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人南昌大學(xué)第一附屬醫(yī)院，其通訊地址為：330006 江西省南昌市東湖區(qū)永外正街17號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。