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龙图腾网获悉中国中医科学院西苑医院申请的专利基于链式提示与多模态大模型的肌少症检测方法及装置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：CN121482861B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202511522966.6，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于链式提示与多模态大模型的肌少症检测方法及装置是由肖京;季宇宣;刘庆杰;曹昺焱设计研发完成，并于2025-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于链式提示与多模态大模型的肌少症检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于链式提示与多模态大模型的肌少症检测方法及装置，属于视频处理技术领域，所述方法包括：采集患者动作视频，并将每帧划分为若干小块映射成特征向量序；在同一帧与不同时刻之间进行信息融合，输出兼具空间与时间上下文的全局视觉特征向量；将连续特征序列切分为多个语义连贯的动作阶段；基于试验类型从预定义的映射表中检索相应的分段提示文本；一次性生成包含定量指标与动作特征的自然语言描述；输出肌少症诊断及其详尽理由；将概率值作为诊断的置信度；一键输出包含定量定性分析的完整诊断报告。本发明能够大幅提升跨场景、跨设备的通用性与鲁棒性，显著提高模型决策的可解释性。

本发明授权基于链式提示与多模态大模型的肌少症检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于链式提示与多模态大模型的肌少症检测方法，其特征在于，包括： 步骤S1：在固定视角和拍摄参数下采集患者动作视频，将视频解码为帧后对每帧图像进行裁剪、统一尺寸和像素归一化，并将每帧图像划分为若干小块映射成特征向量序列； 步骤S2：将所述特征向量序列输入多层交替编码网络，在同一帧与不同时刻之间进行信息融合，输出兼具空间与时间上下文的全局视觉特征向量，用于后续的动作分段； 步骤S3：基于相邻帧的全局视觉特征向量差异自动检测动作转换点，将连续特征序列切分为多个语义连贯的动作阶段，得到每个子阶段索引，为后续的类型判别和描述生成提供精准时序分段； 步骤S4：根据当前视频所属的试验类别确定全局提示模板集，然后对所述每个子阶段索引，基于试验类型从所述全局提示模板集中检索相应的分段提示文本，并将所述分段提示文本通过文本编码器映射为与所述全局视觉特征向量相同维度的提示嵌入，为后续描述生成提供差异化语义输入； 步骤S5：对每段动作，将该段动作的全局视觉特征向量均值与对应的提示嵌入拼接后输入视觉-文本大模型，一次性生成包含定量指标与动作特征的自然语言描述即得各段描述，为后续少样本推理提供完整可解释的语义上下文； 步骤S6：将少量已标注示例与所述各段描述串联为思维链提示，输入所述视觉-文本大模型，在示例引导下完成多步逻辑推理，直接输出肌少症诊断及其详尽理由； 其中，所述步骤S3包括： 步骤S31：计算相邻两帧的全局视觉特征向量的欧氏距离； 步骤S32：对应用滑动平均平滑处理，得到； 步骤S33：统计整个视频的差异分布，计算均值与标准差，并以自适应阈值作为动作切换的判别标准，将连续帧特征切分为若干动作阶段，其中，为预设系数。

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