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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利基于信号质量评估的机械通气患者呼吸系统静态顺应性和气道阻力连续估测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：CN119606356B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411699737.7，技术领域涉及：A61B5/08；该发明授权基于信号质量评估的机械通气患者呼吸系统静态顺应性和气道阻力连续估测方法及系统是由潘清;章灵伟;葛慧青;方路平;陆飞设计研发完成，并于2024-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于信号质量评估的机械通气患者呼吸系统静态顺应性和气道阻力连续估测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于信号质量评估的机械通气患者呼吸系统静态顺应性和气道阻力连续估测方法，该方法筛选在吸气末屏气操作测量静态呼吸系统顺应性和气道阻力时间前后的机械通气波形数据，利用呼吸力学运动方程和最小二乘法估测每一次呼吸周期的静态呼吸系统顺应性和气道阻力值。选取与吸气末屏气操作测量获得的静态呼吸系统顺应性和气道阻力值差异较小的呼吸周期波形数据，来训练神经网络，利用训练好的神经网络筛选适合静态力学分析的机械通气波形，并基于呼吸力学运动方程和最小二乘算法，即可获得连续的静态呼吸系统顺应性和气道阻力估测值，从而实现了人体呼吸系统与呼吸机之间持续动态监测以评估潜在肺损伤和有效气体交换，并确保血流动力学的稳定。

本发明授权基于信号质量评估的机械通气患者呼吸系统静态顺应性和气道阻力连续估测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于信号质量评估的机械通气患者呼吸系统静态顺应性和气道阻力连续估测方法，其特征在于，包括： 将实时获取的待测机械通气波形数据输入至训练好的神经网络进行预测，若预测为阳性样本即适合进行静态呼吸系统顺应性和气道阻力分析的波形，则使用呼吸力学运动方程和最小二乘算法进行估测得到动态连续的静态呼吸系统顺应性Cqstat和气道阻力Rqstat估测值； 其中，所述神经网络通过如下方法训练获得： 构建数据集，所述数据集的每一样本包含一次呼吸机械通气波形数据和对应的标签；所述标签通过比较基于所述一次呼吸机械通气波形数据利用呼吸力学运动方程和最小二乘算法估算得到的静态呼吸系统顺应性Cqstat和气道阻力Rqstat值与由吸气末屏气操作测量得到的呼吸系统顺应性Cstat和气道阻力Rstat值的差异进行标记，若基于所述一次呼吸机械通气波形数据利用呼吸力学运动方程和最小二乘算法估算得到的静态呼吸系统顺应性Cqstat和气道阻力Rqstat值与由吸气末屏气操作测量得到的呼吸系统顺应性Cstat和气道阻力Rstat值的差异均小于阈值，则标签标记为阳性样本，否则标签标记为阴性样本； 构建神经网络模型，并以数据集各样本的一次呼吸机械通气波形数据为输入，基于分类概率阈值判断的样本类型为输出，通过最小化网络输出与对应标签的差异进行训练，获得初步训练的神经网络； 基于数据集，以提高神经网络模型的阳性预测值指标为目标对分类概率阈值进行优化，直至神经网络模型的阳性预测值指标满足要求或神经网络模型的阳性预测值指标达到最大限度，获得训练好的神经网络。

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