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龙图腾网获悉常州大学;常州市第一人民医院;常州祉晟数字科技有限公司申请的专利一种ICU患者镇静状态的AI辅助评分的方法、系统及设备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：CN120543916B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202510610939.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种ICU患者镇静状态的AI辅助评分的方法、系统及设备是由朱轮;郑峰;刘一宸设计研发完成，并于2025-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种ICU患者镇静状态的AI辅助评分的方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及医疗人工智能技术领域，本发明提供了一种ICU患者镇静状态的AI辅助评分的方法、系统及设备，所述方法包括：通过摄像头采集患者图像，利用边缘计算设备实时识别患者面部区域和眼睛区域；计算患者头部运动状态，记录并存储每分钟的摇头指征值；计算患者的眼睛状态，记录并存储每分钟的睁眼指征值；计算患者一小时内的摇头指征比率及睁眼指征比率；构建并训练多层感知器神经网络，使用摇头指征比率和睁眼指征比率作为输入特征，得到并输出患者的镇静状态评分。本发明的患者镇静评分系统相比传统人工评分系统取得了更好的性能，尤其在客观性、实时性、自动化、降低人工成本上具有长足的优势。

本发明授权一种ICU患者镇静状态的AI辅助评分的方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种ICU患者镇静状态的AI辅助评分的方法，其特征在于，该方法包括： 步骤S01：通过摄像头采集患者图像，利用边缘计算设备实时识别患者面部区域和眼睛区域，并将识别结果实时上传至云端服务器； 步骤S02：根据识别的面部区域计算患者头部运动状态：摇头状态或非摇头状态，记录并存储每分钟的摇头指征值； 步骤S03：根据识别的眼睛区域计算患者的眼睛状态：睁眼状态或闭眼状态，记录并存储每分钟的睁眼指征值，具体步骤为： 步骤S031：基于改进的YOLOv8眼睛状态检测算法实时检测患者眼睛的睁闭状态；所述改进的YOLOv8眼睛状态检测算法构建了包含主分支及辅助分支的双分支注意力增强模块，辅助分支设计用于眼部特征增强以及改进特征融合策略； 步骤S032：统计患者在一分钟内睁眼的次数； 步骤S033：将睁眼次数与预设阈值进行比较，当睁眼次数大于预设阈值时，判定为睁眼状态，记录睁眼指征值为1；当睁眼次数小于或等于预设阈值时，判定为闭眼状态，记录睁眼指征值为0； 步骤S04：根据记录的摇头指征值计算患者一小时内的摇头指征比率，根据记录的睁眼指征值计算患者一小时内的睁眼指征比率； 步骤S05：构建并训练多层感知器神经网络，使用摇头指征比率和睁眼指征比率作为输入特征，采用反向传播算法优化网络参数，得到并输出患者的镇静状态评分； 所述的辅助分支具体包括： 空间金字塔池化模块：设置三种池化尺度：{5×5,9×9,13×13}；并行池化后通过1×1卷积降维；将不同尺度特征图拼接融合； 通道注意力机制：全局平均池化获取通道描述符；两层全连接层学习通道权重：FC1：C→Cr，FC2：Cr→C；通过sigmoid函数归一化权重；对特征图进行通道加权； 残差连接结构：将原始特征与增强特征进行短路连接；采用加法融合方式；通过1×1卷积调整通道数； 所述的改进特征融合策略具体为： 自适应特征融合：计算主辅分支特征相似度矩阵S：S[i,j]=F1[i]•F2[j]||F1[i]||×||F2[j]||；基于相似度生成融合权重α、β；加权融合：Fout=α×F1+β×F2； 特征金字塔网络结构，其包括：自顶向下路径、自底向上路径以及横向连接； 具体的，自顶向下路径实现从P5传递至P4，再传递至P3；采用2倍上采样；1×1卷积调整通道； 自顶向上路径实现从P3传递至P4，再传递至P5；采用步长为2的3×3卷积； 横向连接：特征图对齐后逐元素相加；3×3卷积融合特征。

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