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龙图腾网获悉中国人民解放军北部战区总医院申请的专利一种用于临床护理的呼吸肺音辅助识别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：CN120713503B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202511196556.7，技术领域涉及：A61B5/08；该发明授权一种用于临床护理的呼吸肺音辅助识别方法及系统是由梁莹设计研发完成，并于2025-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于临床护理的呼吸肺音辅助识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及呼吸肺音识别技术领域，具体是一种用于临床护理的呼吸肺音辅助识别方法及系统。本申请提供一种用于临床护理的呼吸肺音辅助识别方法及系统，通过生成式数据增强与跨模态迁移解决肺音信号中数据稀缺、噪声干扰复杂及跨设备泛化能力不足的技术问题，结合自监督对比学习与因果特征发现，实现多源信号特征融合与噪声鲁棒性提升，动态适应实时噪声环境，突破传统方法依赖标注数据、特征提取易受混杂噪声影响的局限性，构建从合成数据生成、跨模态对齐到因果驱动决策的全链路闭环系统，有效提升临床肺音分析的准确性及临床适用性。

本发明授权一种用于临床护理的呼吸肺音辅助识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于临床护理的呼吸肺音辅助识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1：获取原始肺音信号、呼吸信号、CT影像特征、历史低噪时段分布特征及患者解剖学特征，通过条件生成对抗网络生成合成肺音数据，覆盖罕见病特征与噪声组合场景； 步骤S2：将所述合成肺音数据与所述原始肺音信号、呼吸信号及CT影像特征输入跨模态迁移模块，构建多源特征空间； 步骤S3：在所述多源特征空间执行自监督对比学习预训练，生成鲁棒特征向量； 步骤S4：基于因果图模型构建肺音特征与疾病、噪声的因果关系，筛选因果特征子集； 步骤S5：根据历史低噪时段分布特征与实时受噪声影响系数，动态调整所述因果特征子集的模型参数，输出最终肺音分析结果； 所述步骤S3中自监督对比学习预训练的损失函数包括： 解剖学一致性损失函数，约束生成肺音数据与患者解剖学特征的一致性； 噪声鲁棒性对比损失函数，通过引入噪声样本权重系数增强模型对环境噪声的鲁棒性； 所述噪声鲁棒性对比损失函数定义为： ； 其中，表示当前样本的特征向量；表示与同一类别的特征向量；表示与不同类别的特征向量；为温度参数；表示特征相似度计算函数；N表示负样本数量；为噪声权重系数；为噪声样本特征；k表示索引变量；所述噪声权重系数通过实时噪声功率谱密度动态调整。

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