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龙图腾网获悉四川省医学科学院·四川省人民医院申请的专利冠心病患者的冠脉风险预测方法以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：CN120766976B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202511240120.3，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权冠心病患者的冠脉风险预测方法以及系统是由雷迁;张萌设计研发完成，并于2025-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本冠心病患者的冠脉风险预测方法以及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种冠心病患者的冠脉风险预测方法以及系统，旨在解决传统静态评估模型难以整合多源动态数据的局限。从医院信息系统、基因数据库及可穿戴设备采集患者的多源异构数据；通过专用处理模块分别提取关键特征：采用深度学习模型解析非结构化文本与影像斑块特征，计算多基因风险评分，并利用时序分析捕获生理参数衰减趋势，构建三级级联集成模型，首级筛选高贡献度特征，次级通过注意力机制网络融合时空动态特征，末级整合静态与动态因子生成动态风险评分，输出可视化风险趋势图及高危因子热力图，通过医疗终端实时预警并联动生成个性化干预方案。本发明实现了多维度数据的协同分析与动态风险追踪，显著提升早期预警能力与临床决策效率。

本发明授权冠心病患者的冠脉风险预测方法以及系统在权利要求书中公布了：1.一种冠心病患者的冠脉风险预测方法，其特征在于，包括： S1，确定目标患者，从多源数据库中采集获取所述目标患者的多源异构风险基础数据； S2，基于所述多源异构风险基础数据采用不同的处理模型得到各个多源异构风险基础数据的分层特征参数； S3，将所述分层特征参数输入三级级联集成模型，输出得到所述目标患者的动态风险预测评分； S4，基于所述动态风险预测评分生成动态风险趋势图及高危因子贡献度热力图，通过医疗终端实时推送预警信号； 所述S3，还包括： 将S2输出的所述分层特征参数输入三级级联集成模型，其中第一级采用XGBoost进行特征重要性筛选，第二级采用融合注意力机制的双向LSTM网络处理时序特征，第三级通过随机森林整合静态与动态特征生成动态风险预测评分； 所述S3的三级级联集成模型中引入特征交互模块，通过显式特征交叉网络生成临床特征与基因组特征的交互项，将交互项与原始特征共同输入双向LSTM网络； 所述S3的第二级处理包括对连续7天的心率变异性数据按时间顺序排列，自动识别变异度持续下降超过5天的衰减趋势，将衰减斜率作为独立风险因子输入第三级模型； 所述S3的第三级处理包括将遗传风险指数与钙化容积百分比相乘生成复合指标，当复合指标大于阈值时，自动提升最终风险等级； 第一级使用梯度提升决策树筛选出重要性排名前30%的特征； 第二级采用带时序记忆功能的循环神经网络，分析动态生理特征随时间的变化趋势； 第三级融合静态特征与趋势分析结果，通过多棵决策树投票生成0-100分的风险评分； 风险可视化输出时，将风险评分转化为高危、中危、低危三色预警等级； 生成冠状动脉三维模型与斑块位置叠加的可视化图谱，标注钙化区域面积及位置坐标。

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省医学科学院·四川省人民医院，其通讯地址为：610000 四川省成都市青羊区一环路西2段32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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