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龙图腾网获悉中国科学院苏州生物医学工程技术研究所申请的专利基于闭环心肺功能数字孪生模型的运动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：CN120114024B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202510594271.2，技术领域涉及：A61B5/0205；该发明授权基于闭环心肺功能数字孪生模型的运动评估方法及系统是由邢晓曼;董文飞设计研发完成，并于2025-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于闭环心肺功能数字孪生模型的运动评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于闭环心肺功能数字孪生模型的运动评估方法及系统，该运动评估方法包括以下步骤：获取基于单一接触点同步采集的多维度生理信号；利用长期连续监测数据构建时间动态特征库；结合深度学习算法解析个体生理模式特征；建立渐进式优化的闭环心肺功能数字孪生模型；基于所述闭环心肺功能数字孪生模型在虚拟空间实现最大运动量，心率变化范围及心排量的变化，并在达到患者心肺功能极限前发出预警信号。本发明具有连续监测、对危险提前预知的优点，尤其是能够准确预知因为心功能、肺功能、代谢引起的活动受限，对疾病的管理和日常运动处方的执行具有极大的益处，确保患者在获得最大收益的同时，避免运动过量引起的损伤。

本发明授权基于闭环心肺功能数字孪生模型的运动评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于闭环心肺功能数字孪生模型的运动评估方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取基于单一接触点同步采集的多维度生理信号； 利用长期连续监测数据构建时间动态特征库； 结合深度学习算法解析个体生理模式特征； 建立渐进式优化的闭环心肺功能数字孪生模型； 基于所述闭环心肺功能数字孪生模型在虚拟空间实现最大运动量，心率变化范围及心排量的变化，并在达到患者心肺功能极限前发出预警信号； 所述多维度生理信号被配置为通过ECG传感器、PPG传感器及压力传感器同步采集的信号得到； 所述建立渐进式优化的闭环心肺功能数字孪生模型步骤包括： 冷启动阶段通过长期连续监测数据逐步优化模型的稳态参数； 基于自回归加外生变量模型实时更新动态参数； 通过多时间尺度参数耦合算法，实现从秒级到长期的生理响应精准模拟； 所述基于自回归加外生变量模型实时更新动态参数步骤包括： 通过所测量生理参数的动态变化，采用CMA-ES方法对生理参数进行拟合，并动态识别对系统响应影响最大的模型参数及在特定时间点上使模型预测与实验数据差异最小的模型参数值； 对动态参数进行评估； 对每个动态参数实施确定性和参数化的多输入单输出模型，以使模型捕捉到参数随时间变化的趋势； 通过自回归加外生变量模型利用参数随时间变化的趋势以预测未来的状态； 通过计算预测误差评估模型性能；其中，所述预测误差为实验变量值与模拟预测值之间差异的比例； 所述闭环心肺功能数字孪生模型包括呼吸控制系统、自主神经系统、呼吸系统、气体运输交换、循环系统；其中， 所述呼吸控制系统通过外周化学感受器监测血液中的氧气和二氧化碳水平，通过肺扩张感受器监测肺部的扩张程度； 所述自主神经系统通过交感神经调节心率和血管收缩，通过副交感神经调节心率和血管舒张，通过对代谢物的感知，调节外周血流阻力； 所述呼吸系统接受神经调控，同时肺部呼吸受限也会引起血液中二氧化碳和氧气水平，进而影响各种化学感受器； 所述气体运输交换对在组织和肺泡中进行的氧气和二氧化碳交换； 所述循环系统中的心脏负责泵血，血液在全身的流动受到血管张力和血流阻力的调节； 所述循环系统中的动脉以RC电路连接表示，所述循环系统中的静脉以RC电路及单向导通的二极管来描述，所述循环系统中的毛细管通过与电阻器串联的RC电路或通过L和T的拓扑结构表示； 所述自主神经系统中整体的血液流动模式为： ， 其中,表示第i个循环区域的静脉氧浓度，为参考静脉氧浓度值，为静态函数，表示代谢控制的状态；为斜率系数； 该静态函数被用于一阶动态控制块中，以控制每个循环区域的外周动脉和静脉阻力： ， 其中，为由代谢控制引起的阻力变化，为代谢控制的时间常数，为控制增益； 对于第i个血管区段的静脉阻力，其最终控制公式为： ， 其中，为第i个血管区段静脉阻力的设定点值，是由代谢控制引起的静脉阻力变化； 外周动脉阻力的控制公式为： ， 其中，是随时间变化的动脉外周阻力，是设定的动脉外周阻力，是常数参数，表示在完全取消交感缩血管作用时的动脉阻力，是交感控制引起的变化量，是代谢控制对阻力的影响，是代谢控制引起的变化量； 代谢和呼吸的关系由耗氧量作为中继： ， ， ， ， ， 其中，为静息耗氧量，和分别为左腿和右腿腿部运动耗氧量，为呼吸商，小标HF代表心衰的相应变化，为运动做功的功率； 所述呼吸控制系统的呼吸过程中肺泡和静脉中二氧化碳的交换过程为： ， 其中，是动脉血流中的氧气浓度，是静脉血流中的氧气浓度，是第i个区域的血液体积，是流经第i个区域的动脉血流量，是流经第i个区域的静脉血流量,是第i个区域的氧气消耗量； 通过引入动脉和静脉血流量、以及氧气消耗量，模拟出在呼吸过程中二氧化碳随时间的变化： ， 其中，是动脉血流中的二氧化碳浓度，是静脉血流中的二氧化碳浓度； 从质量平衡方程出发，结合组织和血液之间的氧气交换过程来推导动脉血中的氧气浓度，通过以下质量平衡方程来描述： ， 使用稳态条件下的质量平衡方程来近似计算动脉血中的氧气浓度变化率： ， ， 其中，表示由该模型计算得出的通气量，为上半身动脉血中的氧气分压，为上半身动脉血中的二氧化碳分压，表示当动脉血中的二氧化碳分压超过这个值时，触发新的通气周期，分别代表对氧气和二氧化碳的通气控制增益，为常数参数； 通气量表示为频率和潮气量： ， ， ， ， 其中，和为拟合常数； 肺泡通气的有效潮气量为： ， 其中，为死腔比值。

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