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龙图腾网获悉中国人民解放军总医院第六医学中心申请的专利一种基于机器学习的医疗设备故障预警方法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：CN121388735B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202511364798.2，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于机器学习的医疗设备故障预警方法是由曹宏健;王亚林;王波;周玲;张梦圆;张兴硕设计研发完成，并于2025-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的医疗设备故障预警方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于机器学习的医疗设备故障预警方法，涉及异常检测技术领域。方法包括以下步骤：获取电磁线圈周期内温度、电压与负载扰动数据，提取首尾段趋势生成特征集，识别磁体振动与电流峰值片段，分类扰动事件，追踪冷却泵效率与信噪比变化归类漂移行为，统计周期内方向一致组合频率，标记同步偏移与扰动共存周期生成故障预警结果。本发明中，通过分段采集温度、电压与负载扰动数据并比对趋势，提升了特征提取精度，通过振动频率与电流峰值的时序归类，增强了扰动识别能力，结合冷却效率与信噪比的动态追踪，实现运行状态变化的敏感判断，波动序列中一致性组合统计揭示协同关系，强化了故障预判效果。

本发明授权一种基于机器学习的医疗设备故障预警方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的医疗设备故障预警方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取医疗成像用电磁线圈在运行周期中的温度、电压与负载扰动数据，对周期首尾段趋势进行方向性比对，整合变化轨迹，得到周期特征数据集； S2：基于所述周期特征数据集中的波动周期编号，提取磁体振动频率与电流峰值记录，标记扰动起止片段，识别反转与持续峰值段落，按时间顺序分类汇总，得到扰动事件片段列表； S3：基于所述扰动事件片段列表中周期对应项，提取冷却泵的热交换效率与信噪比数据，追踪连续周期变化方向，结合时间信息归入周期对应类别，得到漂移行为分类表； S4：基于所述漂移行为分类记录的周期编号，调取周期内温度与电压波动序列，识别方向一致的组合内容，按周期排序并统计组合频率，生成行为协变关联记录表； S5：基于所述行为协变关联记录表中频次突出的周期编号，调用周期特征与扰动内容，分析多项指标同步偏移扰动状态，标注为潜在故障周期，生成设备故障预警结果。

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中国人民解放军总医院第六医学中心，其通讯地址为：100037 北京市海淀区阜成路6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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