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龙图腾网获悉四川卫生康复职业学院申请的专利基于深度学习的心衰患者死亡风险评估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：CN120656732B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202511153857.1，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权基于深度学习的心衰患者死亡风险评估系统是由张婷设计研发完成，并于2025-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的心衰患者死亡风险评估系统在说明书摘要公布了：本发明涉及医疗信息学技术领域，具体涉及基于深度学习的心衰患者死亡风险评估系统。该系统包括存储器和处理器，处理器执行存储器存储的计算机程序，以实现如下步骤：获取目标人员的心电图数据和呼吸频率数据；根据心电图数据上的数据差异和时间间隔获得平稳程度；利用不同尺度的时间窗口对心电图数据均值滤波获得各尺度下的数据序列；根据各尺度下的数据序列中的极大值点两侧的数据变化、相邻极大值点的时间间隔和数据序列与呼吸频率数据的相关性，得到心衰周期特异值，结合各尺度下的数据序列的样本熵和不同尺度下的样本熵的差异确定误差参数，进而获得对目标人员的关注度。本发明提高了对目标人员的关注度确定结果的准确度和可信度。

本发明授权基于深度学习的心衰患者死亡风险评估系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的心衰患者死亡风险评估系统，其特征在于，所述系统包括存储器和处理器，处理器执行存储器存储的计算机程序，以实现如下步骤： 获取目标人员的心电图数据和呼吸频率数据； 根据心电图数据上不同位置的数据差异以及时间间隔，获得平稳程度；利用不同尺度的时间窗口对心电图数据上各数据点进行均值滤波处理，获得各尺度下的数据序列；根据各尺度下的数据序列中的极大值点两侧的数据变化情况、相邻极大值点之间的时间间隔、平稳程度以及各尺度下的数据序列与呼吸频率数据之间的相关性，得到各尺度下的数据序列的心衰周期特异值，包括：对于任一尺度： 根据所述任一尺度下每个极大值点左右两侧的数据变化程度之间的差异、极大值的数量和相邻极大值点之间的时间间隔，得到所述任一尺度下的数据序列的震荡性表现值； 将所述任一尺度下的数据序列与呼吸频率数据序列之间的相关性，记为所述任一尺度对应的第一相关性，呼吸频率数据序列是由呼吸频率数据按照时间先后顺序排序获得的； 根据所述第一相关性获得所述任一尺度对应的呼吸相关度； 结合所述震荡性表现值、所述呼吸相关度和所述平稳程度，确定所述任一尺度下的数据序列的心衰周期特异值，所述震荡性表现值与所述心衰周期特异值呈正相关关系，所述呼吸相关度和所述平稳程度均与所述心衰周期特异值呈负相关关系； 根据各尺度下的数据序列的样本熵、不同尺度下的样本熵之间的差异和所述心衰周期特异值，确定各尺度下的数据序列的误差参数； 利用所述误差参数和所述样本熵确定对目标人员的关注度。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人四川卫生康复职业学院，其通讯地址为：643000 四川省自贡市沿滩区德铭路3号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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