浙江大学龚莹岚获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利冠状动脉微循环障碍检测模型、构建方法及应用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：CN114983377B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202210634916.7，技术领域涉及：A61B5/026；该发明授权冠状动脉微循环障碍检测模型、构建方法及应用是由龚莹岚;赵晓晔;徐丽华;牛艳丽;张鞠成;夏灵;蒋峻;褚永华设计研发完成，并于2022-06-07向国家知识产权局提交的专利申请。
本冠状动脉微循环障碍检测模型、构建方法及应用在说明书摘要公布了：本申请提出了一种冠状动脉微循环障碍检测模型、构建方法及应用，分别利用ECGST‑T段和VCGST‑T段的样本熵、近似熵和异质度指标来构建冠状动脉微循环障碍检测模型，构建得到的冠状动脉微循环障碍检测模型可实现无创高效的冠脉微循环障碍早期筛查，其该冠状动脉微循环障碍检测模型易加载于传统心电采集设备，具有广泛的临床应用价值。
本发明授权冠状动脉微循环障碍检测模型、构建方法及应用在权利要求书中公布了：1.一种冠状动脉微循环障碍检测模型的构建方法，其特征在于，所述方法包括： 训练样本的选取： 采集至少一12导联心电图信号，将每一12导联ECG信号转换为3导联心电矢量图信号，分别截取ECG信号至少一导联的ST-T段以及VCG信号的至少一导联ST-T段，将截取的ECGST-T段和VCGST-T段按照导联分别逐拍拼接组成时间序列，计算对应的ECGST-T段和VCGST-T段的近似熵组成近似熵特征集，其中，从所述时间序列抽取嵌入维度为m的子向量并组成第三子向量序列，计算所述第三子向量序列内任一子向量和所有子向量的相似概率，并统计所有所述子向量的相似概率的对数的平均值得到其平均相似概率；从标准时间序列抽取嵌入维度为m+1的向量并组成第四子向量序列，计算所述第四子向量序列内任一子向量和所有子向量的相似概率，并统计所有所述子向量的相似概率的对数的平均值得到其平均相似概率，基于所述第三子向量序列的平均概率和所述第四子向量序列的平均概率的差值获取所述ECGST-T段或VCGST-T段的近似熵； 冠状动脉微循环障碍检测模型的训练： 利用近似熵特征集训练机器学习模型得到冠状动脉微循环障碍检测模型。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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