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龙图腾网获悉华南理工大学;无锡创擎科技有限公司申请的专利一种基于足底压力的糖尿病足评估方法及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：CN118969263B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202410934774.5，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种基于足底压力的糖尿病足评估方法及系统是由潘俊杰;舒琳;王琳;花浩镪设计研发完成，并于2024-07-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于足底压力的糖尿病足评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于足底压力的糖尿病足评估方法及系统，属于步态和足底压力数据分析领域。其中方法包括：采集受试者的足底压力数据；对采集的足底压力数据进行分析处理，提取与足部病变相关的原始特征；对提取的原始特征进行增强和筛选处理，获得与标签相关度较高的特征数据；通过多子域分类算法模型，将获得的特征数据分类到与其相似的子域空间中；子域空间设有多个，并由典型足压特征数据集特征空间的单一域通过多子域划分方法得到；在所述子域空间中对受试者的特征数据进行CPTVPT的回归预测，获得评估结果。本发明根据足底压力信号，能准确有效地对糖尿病足进行判别评估，并为临床医生提供更好的决策支持，从而改善糖尿病患者的康复和治疗效果。

本发明授权一种基于足底压力的糖尿病足评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于足底压力的糖尿病足评估方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集受试者的足底压力数据； 对采集的足底压力数据进行分析处理，提取与足部病变相关的原始特征；所述原始特征包括足压峰值、左右脚足压峰值比、足压峰值梯度、足压时间积分、左右脚对称系数、步态分期和足压中心轨迹； 对提取的原始特征进行增强和筛选处理，获得与标签左右脚CPT和VPT相关度较高的特征数据； 通过多子域分类算法模型，将获得的特征数据分类到与其相似的子域空间中；其中，子域空间设有多个，并由典型足压特征数据集特征空间的单一域通过多子域划分方法得到； 在所述子域空间中对受试者的特征数据利用训练获得的随机森林算法模型进行左右脚CPT和VPT的回归预测，获得评估结果； 所述多子域分类算法模型包括子域分类算法Ⅰ、子域分类算法Ⅱ以及域相似模型； 所述子域分类算法Ⅰ和子域分类算法Ⅱ用于预测原始目标域特征分布，若目标域特征分布与初级次级清晰边界子域Ⅰ相似，则会使用域相似模型得到下一步结果； 所述域相似模型采用计算并比较目标域与初级次级清晰边界子域Ⅰ分布的MMD大小的方法，判断该目标域与初级次级清晰边界子域Ⅰ之间的相似程度； 所述子域分类算法Ⅰ具体如下： 首先通过训练数据对预设的模型集合中的每个模型训练，再由这些模型对测试数据进行回归预测，得到对应的回归预测标签集合，模型集合为AdaBoost、MLP、GradientBoost和RandomForest； 判断所有预测标签是否一一近似相等，若近似相等且预测标签与真实标签也近似相等，则将该测试数据划分到初级清晰子域Ⅰ；若所有预测标签一一近似相等且预测标签与真实标签不近似相等，则将该测试数据划分到初级清晰子域Ⅱ；若所有预测标签不一一近似相等，则将该测试数据划分到初级模糊子域； 所述子域分类算法Ⅱ具体如下： 首先由初级清晰子域Ⅰ和初级清晰子域Ⅱ两部分数据分别训练两个随机森林算法模型，再由随机森林算法模型对测试数据进行回归预测，得到两个标签值； 判断两个标签值是否近似相等，若近似相等且预测标签与真实标签也近似相等，则将该测试数据划分到次级清晰子域Ⅰ；若两标签值近似相等且预测标签与真实标签不近似相等，则将该测试数据划分到初级清晰子域Ⅱ；若两标签值不近似相等，则将该测试数据划分到次级模糊子域。

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