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龙图腾网获悉南昌大学第一附属医院申请的专利一种融合多源数据的蛛网膜下腔出血病程趋势建模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：CN121034650B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202511556992.0，技术领域涉及：G16H50/50；该发明授权一种融合多源数据的蛛网膜下腔出血病程趋势建模系统是由万希晨;杨友庆;熊叶;张苗辉;万芷莹;曹晖;朱华新;熊威设计研发完成，并于2025-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合多源数据的蛛网膜下腔出血病程趋势建模系统在说明书摘要公布了：本发明涉及病程趋势建模技术领域，具体为一种融合多源数据的蛛网膜下腔出血病程趋势建模系统。本发明同步采集监测对象颅内压、血流速度、脑脊液压力和脑电四类信号，通过希尔伯特变换提取瞬时相位，根据个体脑血管传导延迟特性自适应调整时间窗口，计算三对信号间相位锁定指数。建立多元耦合振子模型，提取相位轨迹拓扑不变量特征，通过张量融合生成综合趋势指标。建立个体化四维相位熵基线模式，采用双层预警机制：三个相位锁定指数全部出现二阶导数连续符号翻转时直接预警，任意两个翻转时需综合趋势指标确认。基于支持向量回归模型预测状态等级、趋势等级和预期演化轨迹。本发明实现病程精准预测和早期预警，为临床决策提供依据。

本发明授权一种融合多源数据的蛛网膜下腔出血病程趋势建模系统在权利要求书中公布了：1.一种融合多源数据的蛛网膜下腔出血病程趋势建模系统，其特征在于，包括： 多源信号采集模块，用于同步采集蛛网膜下腔出血监测对象的颅内压信号、血流速度信号、脑脊液压力信号和脑电信号； 相位锁定计算模块，用于对采集的四类信号分别进行希尔伯特变换提取各自的瞬时相位，根据监测对象个体脑血管传导延迟特性自适应调整相位锁定指数的计算时间窗口，分别计算颅内压－血流、血流－脑脊液压力、脑脊液压力－脑电信号之间的相位锁定指数； 张量特征融合模块，用于建立多元耦合振子模型，提取四类信号相位在高维空间中形成的轨迹拓扑不变量特征，将所述相位锁定指数和拓扑不变量特征进行张量融合变换，生成综合趋势指标； 双层预警模块，用于建立个体化四维相位熵基线模式，采用双层预警机制：当三个相位锁定指数全部出现二阶导数连续符号翻转时，直接识别为状态异常事件；当任意两个翻转时，需通过综合趋势指标偏离相位熵基线阈值的二级预警确认； 趋势预测输出模块，用于分析状态异常事件的发生模式和演化特征，基于支持向量回归模型建立状态趋势预测模型，输出当前状态等级、趋势等级和预期演化轨迹； 所述根据监测对象个体脑血管传导延迟特性自适应调整包括：通过计算颅内压信号与血流速度信号在不同时间偏移量下的互相关函数，以相关系数最大值对应的时间偏移量确定脑血管传导延迟时间，将该延迟时间的整数倍设定为相位锁定指数计算的滑动时间窗口长度； 所述建立多元耦合振子模型包括： 将四类信号的瞬时相位作为四维相位空间的坐标轴，构建四维相位向量序列，形成四维空间中的初始轨迹点集； 采用延迟嵌入技术对所述四维相位向量序列进行相位空间重构，通过假最近邻方法确定嵌入维数，通过互信息方法确定延迟时间参数，将初始轨迹点集重构为高维嵌入空间轨迹，建立描述四类信号相位耦合关系的多元耦合振子模型； 所述建立个体化四维相位熵基线模式包括：采集监测对象病情稳定期连续时间段内的四类信号相位数据，提取各时刻对应的四个瞬时相位值组成四维相位向量，计算四维相位向量序列的联合概率密度分布，根据联合概率分布计算相位熵值，将稳定期相位熵值的均值和标准差作为所述监测对象的个体化基线参数。

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南昌大学第一附属医院，其通讯地址为：330000 江西省南昌市东湖区永外正街17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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