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龙图腾网获悉安徽鲲隆康鑫医疗科技有限公司申请的专利应用于脓毒症的多模态血流动力学分析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：CN119991565B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411935747.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权应用于脓毒症的多模态血流动力学分析方法及装置是由段和平设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本应用于脓毒症的多模态血流动力学分析方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，公开了一种应用于脓毒症的多模态血流动力学分析方法及装置，该方法包括：监测多个脓毒症患者的多模态数据；根据每一脓毒症患者的多模态数据包含的在每个视图中的脓毒症数据，构建每一视图的邻接矩阵；基于预设多视图谱聚类模型的动态融合算法，对所有视图的邻接矩阵进行嵌入处理得到多视图嵌入矩阵；基于预设的聚类算法，根据所有多视图谱嵌入矩阵，对所有脓毒症患者进行聚类分析得到聚类结果，聚类结果包含的每个脓毒症患者组内的所有脓毒症患者均对应一个血流动力学特征。可见，实施本发明能够基于多样化的监测数据提高脓毒症患者的分类准确性，有利于提高每类患者的血流动力学特征的分析准确性。

本发明授权应用于脓毒症的多模态血流动力学分析方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种应用于脓毒症的多模态血流动力学分析方法，其特征在于，所述方法包括： 监测多个脓毒症患者中每个所述脓毒症患者的多模态数据，所述多模态数据包括医学指标数据、诊断文本数据及影像资料数据的两种或以上； 根据每一所述脓毒症患者的多模态数据包含的在多个视图内每个所述视图中的脓毒症数据，构建每一所述视图的邻接矩阵； 基于预设的多视图谱聚类模型的动态融合算法，对所有所述视图的邻接矩阵进行嵌入处理，得到多视图谱嵌入矩阵； 基于预设的聚类算法，根据所有所述多视图谱嵌入矩阵，对所有所述脓毒症患者进行聚类分析，得到聚类结果，所述聚类结果包括多个脓毒症患者组，每个所述脓毒症患者组内的所有脓毒症患者均对应一个血流动力学特征；所述血流动力学特征用于作为相应的脓毒症患者组内的所有脓毒症患者的治疗策略的生成依据； 其中，所述根据每一所述脓毒症患者的多模态数据包含的在多个视图内每个所述视图中的脓毒症数据，构建每一所述视图的邻接矩阵，包括： 根据预设的深度神经网络模型，对每个所述脓毒症患者的多模态数据包含的在多个视图内每个所述视图中的脓毒症数据进行特征提取，得到每个所述脓毒症患者在每个所述视图中的特征数据； 基于预设的最近邻分析算法，根据所有所述脓毒症患者在每个所述视图中的特征数据，构建每个所述脓毒症患者对应的样本集合，所述样本集合中的每个样本均对应一个样本类型，所述样本类型包括正样本类型或者负样本类型； 根据每一所述脓毒症患者对应的样本集合在每个所述视图中的特征数据，对预先构建的目标网络包含的映射函数进行优化，所述目标网络为具有相同网络分支的孪生网络； 根据优化后的映射函数，以及每个所述脓毒症患者对应的样本集合在每个所述视图中的特征数据，计算每一所述视图的邻接矩阵。

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