四川南格尔生物科技有限公司左强获国家专利权
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龙图腾网获悉四川南格尔生物科技有限公司申请的专利一种血浆血小板采集用抗凝剂非预期流出识别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：CN119069044B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202411042894.0，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权一种血浆血小板采集用抗凝剂非预期流出识别方法是由左强;孔丹丹;胡斌设计研发完成，并于2024-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种血浆血小板采集用抗凝剂非预期流出识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种血浆血小板采集用抗凝剂非预期流出识别方法，具体涉及抗凝剂非预期流出检测领域。本发明通过LSTM模型的处理时间序列数据特性，捕捉抗凝剂用量和化学参数随时间的变化趋势，从而提供更为精确的流量合理性预测，并通过Dense模型分析化学特征，识别的非预期流出风险。本发明将上述两种模型的结合，能够从多维度分析数据，及时发现非预期流出的迹象，并提前预警。
本发明授权一种血浆血小板采集用抗凝剂非预期流出识别方法在权利要求书中公布了：1.一种血浆血小板采集用抗凝剂非预期流出识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.采集电子秤在时间t测量的抗凝剂用量、抗凝剂泵在时间t的转动脉冲数和抗凝剂在时间t的浓度和黏度参数，根据抗凝剂泵在时间t的转动脉冲数进行脉冲用量转换，计算抗凝剂泵转动脉冲数对应的抗凝剂用量，并根据电子秤在时间t测量的抗凝剂用量和抗凝剂泵转动脉冲数对应的抗凝剂用量计算偏差量； S2.提取电子秤在时间t测量的抗凝剂用量和偏差量作为物理特征，构建物理模型的特征矩阵，根据物理模型的特征矩阵构建LSTM物理预测模型，所述LSTM物理预测模型进行流量合理性预测； S3.提取抗凝剂在时间t的浓度和黏度作为特征，构建浓度和黏度模型的特征矩阵，根据浓度和黏度模型的特征矩阵构建Dense预测模型，所述Dense预测模型对非预期性流出预测结果进行预测； S4.分别对流量合理性、非预期流出和累积非预期流出进行损失计算，并定义联合损失函数，通过定义的联合损失函数和梯度下降优化算法构建并训练联合模型； S5.输入新数据，通过联合模型对流量合理性和预期性流出预测结果进行预测。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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