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龙图腾网获悉温州复燕堂国医馆有限公司申请的专利用于治疗快速型心房颤动的中药复方药物的制备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：CN120809099B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202511055322.0，技术领域涉及：G16H20/90；该发明授权用于治疗快速型心房颤动的中药复方药物的制备方法是由胡雪珍;朱力;李思域;李振国设计研发完成，并于2025-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于治疗快速型心房颤动的中药复方药物的制备方法在说明书摘要公布了：本发明公开了用于治疗快速型心房颤动的中药复方药物的制备方法，包括：取黄连，加入磷酸盐缓冲液进行提取；实时采集提取液的光学数据，输入多通道卷积神经网络模型；当输出的综合提取效率指数达到预定阈值时终止提取，获得黄连提取液；取太子参、黄精、熟地、白芍、桑椹、甘草、佛手、煅龙骨、煅牡蛎及玫瑰花执行煎煮：实时获取煎煮液中丹参酮IIA、芍药苷和甘草酸的浓度时序数据，输入长短期记忆神经网络模型，当交互效应参数连续三个检测周期波动范围≤±5%时终止煎煮，获得混合煎煮液；合并黄连提取液与混合煎煮液，浓缩，得浓缩浸膏；制备中药复方药物。本发明能够提升中药复方药物的制备效率与质量稳定性。

本发明授权用于治疗快速型心房颤动的中药复方药物的制备方法在权利要求书中公布了：1.用于治疗快速型心房颤动的中药复方药物的制备方法，其特征在于，包括： S1：取黄连，加入磷酸盐缓冲液进行提取； S2：通过紫外-近红外联用光谱仪实时采集提取液的光学数据，输入预训练的多通道卷积神经网络模型；其中，多通道卷积神经网络模型中，第一卷积通道解析280nm波长处吸光度数据，第二卷积通道处理1050-1100nm近红外光谱数据，第三卷积通道提取2200-2400nm光谱特征；当模型输出的综合提取效率指数达到预定阈值时终止提取，获得黄连提取液； S3：取太子参、黄精、熟地、白芍、桑椹、枣仁、五味子、淮小麦、麦冬、川芎、丹参、生地、赤芍、甘草、佛手、煅龙骨、煅牡蛎及玫瑰花执行煎煮： S4：通过高效液相色谱仪实时获取煎煮液中丹参酮IIA、芍药苷和甘草酸的浓度时序数据，输入基于注意力机制的长短期记忆神经网络模型；其中，长短期记忆神经网络模型中，双向长短期记忆层提取各成分溶出速率特征，注意力机制层计算丹参酮IIA与芍药苷的协同权重系数，输出层生成黄酮-皂苷交互效应参数；当交互效应参数连续三个检测周期波动范围≤±5%时终止煎煮，获得混合煎煮液； S5：合并黄连提取液与混合煎煮液，经微滤膜处理后进行醇沉，收集醇沉上清液，浓缩，得到浓缩浸膏； S6：将浓缩浸膏与药学上可接受的载体制备混合，制得中药复方药物； 在S2中，第一卷积通道配置为采用3×1卷积核对280nm吸光度时序数据进行处理，输出第一特征图；第二卷积通道配置为采用5×1空洞卷积核提取1050-1100nm近红外光谱的特征，输出第二特征图，空洞卷积的膨胀率为2；第三卷积通道配置为采用7×1卷积核结合指数线性单元激活函数，捕获2200-2400nm光谱的特征，输出第三特征图；将第一特征图、第二特征图与第三特征图在通道维度进行拼接，形成初始融合特征，对初始融合特征施加1×1卷积核操作，生成通道注意力权重矩阵；对初始融合特征施加三维卷积核操作，生成空间-光谱关联特征，将通道注意力权重矩阵与所述空间-光谱关联特征进行元素乘法操作，输出优化融合特征；将优化融合特征输入全连接层，生成包含小檗碱溶出度参数、多糖聚合度参数及细胞破壁率参数的多维特征向量；基于多维特征向量计算综合提取效率指数； 在S4中，长短期记忆神经网络模型的输入层配置为同步接收五个独立时序数据通道：第一通道输入丹参酮IIA浓度时序数据，第二通道输入芍药苷浓度时序数据，第三通道输入甘草酸浓度时序数据，第四通道输入煎煮系统温度时序数据，第五通道输入煎煮系统压力时序数据；五个通道数据分别输入双向长短期记忆层中对应的处理单元，分别输出丹参酮IIA溶出特征向量、芍药苷溶出特征向量、甘草酸动态特征向量、温度动态特征向量和压力动态特征向量；将丹参酮IIA溶出特征向量、芍药苷溶出特征向量、甘草酸动态特征向量、温度动态特征向量及压力动态特征向量进行特征拼接；拼接后的特征输入注意力机制层，经全连接层与双曲正切激活函数处理生成中间特征矩阵，再通过Softmax函数归一化输出协同权重系数；将协同权重系数与所述丹参酮IIA溶出特征向量、芍药苷溶出特征向量、甘草酸动态特征向量进行特征融合；融合特征经输出层处理生成归一化至0至1区间的黄酮-皂苷交互效应参数。

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