北京理工大学任帅获国家专利权
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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利机械通气患者人机异步诊断方法、装置、设备及存储介质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:CN120296528B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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:202510779810.X,技术领域涉及:G06F18/241;该发明授权机械通气患者人机异步诊断方法、装置、设备及存储介质是由任帅;王筱涵;王涛设计研发完成,并于2025-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本机械通气患者人机异步诊断方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了:本申请提供一种机械通气患者人机异步诊断方法、装置、设备及存储介质。涉及医疗设备智能控制技术领域。该方法包括:对PVA波形数据进行平滑处理以及重采样处理,得到真实数据;构建基于生成对抗网络的PVA数据生成模型,对所述PVA数据生成模型进行训练及评估,基于训练后的PVA数据生成模型得到生成数据,构建深度学习分类模型,深度学习分类模型为基于卷积神经网络和长短期记忆网络的混合模型,基于生成数据和真实数据对深度学习分类模型进行训练及评估,基于训练后的深度学习分类模型实现PVA事件的分类。本申请克服了传统方法因数据不足而导致的模型泛化能力不足的局限性,为临床决策提供了更精准的支持,从而显著提高了危重症患者的治疗效果。
本发明授权机械通气患者人机异步诊断方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了:1.一种机械通气患者人机异步诊断方法,其特征在于,所述方法包括: 对PVA波形数据进行平滑处理以及重采样处理,得到真实数据; 构建基于生成对抗网络的PVA数据生成模型,所述PVA数据生成模型包括生成器和判别器,所述生成器包括多层全连接网络、长短期记忆网络、残差块和自注意力模块,所述多层全连接网络包括多个全连接层,通过全连接层对随机噪声向量进行初步处理,并利用长短期记忆网络捕捉时间序列中的长期依赖关系,残差块通过跳跃连接缓解深层网络中的梯度消失问题,自注意力模块根据输入特征的相关性自动调整权重,关注时间序列中的关键特征,从而生成符合实际呼吸周期特征的时序数据,所述生成器的输出包括流量、压力和周期持续时间,流量和压力数据通过tanh激活函数处理,周期持续时间被限制在1.5到15秒的范围内,所述判别器采用卷积神经网络结构,通过卷积层提取输入数据的特征,并结合谱归一化限制权重的范数;对所述PVA数据生成模型进行训练及评估,基于训练后的PVA数据生成模型得到生成数据; 构建深度学习分类模型,所述深度学习分类模型为基于卷积神经网络和长短期记忆网络的混合模型,基于所述生成数据和真实数据对所述深度学习分类模型进行训练及评估,基于训练后的深度学习分类模型实现PVA事件的分类。
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