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李云瑞获国家专利权

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龙图腾网获悉李云瑞申请的专利一种心梗患者风险评估模型的构建方法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:CN119324059B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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:202411416997.9,技术领域涉及:G16H50/30;该发明授权一种心梗患者风险评估模型的构建方法及系统是由孙洪巧;李云瑞;王传庆设计研发完成,并于2024-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

一种心梗患者风险评估模型的构建方法及系统在说明书摘要公布了:本发明涉及模型构建技术领域,尤其涉及一种心梗患者风险评估模型的构建方法及系统。所述方法包括以下步骤:通过医疗信息系统进行心梗患者体征数据采集和冠状动脉造影影像采集并根据心梗患者冠状动脉造影影像进行心电信号‑血管运动映射处理,同时进行阻塞心电信号前置梯度反馈识别,得到阻塞心电前置梯度反馈数据;对阻塞心电前置梯度反馈数据进行心电信号相位偏移性分析,并进行心梗患者风险评估模型构建,得到心梗患者风险评估模型;对心梗患者风险评估模型进行自动化监测固件设计,得到心梗患者风险评估模型监测固件。本发明通过对心梗患者风险评估模型构建技术的优化处理使得评估模型构建技术更加完善。

本发明授权一种心梗患者风险评估模型的构建方法及系统在权利要求书中公布了:1.一种心梗患者风险评估模型的构建方法,其特征在于,包括以下步骤: 步骤S1:通过医疗信息系统进行心梗患者体征数据采集和冠状动脉造影影像采集,分别得到心梗患者体征记录数据和心梗患者冠状动脉造影影像;根据心梗患者冠状动脉造影影像进行动脉造影多视角三维模型构建,得到动脉造影多视角三维模型; 步骤S2:对动脉造影多视角三维模型进行心电信号-血管运动映射处理,得到心电信号-血管运动映射数据;对心电信号-血管运动映射数据进行血管阻塞增量计算,得到血管阻塞增量数据;根据心电信号-血管运动映射数据对血管阻塞增量数据进行阻塞心电信号前置梯度反馈识别,得到阻塞心电前置梯度反馈数据,步骤S2包括以下步骤: 步骤S21:对心梗患者体征记录数据进行心电图记录提取,得到心梗患者心电图; 步骤S22:根据心梗患者心电图对动脉造影多视角三维模型进行心电信号-血管运动映射处理,得到心电信号-血管运动映射数据; 步骤S23:利用预设的心肌异常行为识别模型对心电信号-血管运动映射数据进行心梗患者心肌异常行为识别,得到心梗患者心肌异常行为数据; 步骤S24:根据心梗患者心肌异常行为数据对心电信号-血管运动映射数据进行血管阻塞增量计算,得到血管阻塞增量数据; 步骤S25:根据心电信号-血管运动映射数据对血管阻塞增量数据进行阻塞心电信号前置梯度反馈识别,得到阻塞心电前置梯度反馈数据,步骤S25包括以下步骤: 步骤S251:对心电信号-血管运动映射数据进行时域特征分析,得到心电信号-血管运动时域数据; 步骤S252:根据心电信号-血管运动时域数据对血管阻塞增量数据进行阻塞多因素关联分析,得到阻塞多因素关联数据; 步骤S253:对阻塞多因素关联数据进行多因素聚类分析,得到阻塞多因素关联聚类数据; 步骤S254:基于阻塞多因素关联聚类数据对血管阻塞增量数据进行动态阻塞反应模拟,得到多因素动态阻塞反应数据; 步骤S255:根据多因素动态阻塞反应数据对心电信号-血管运动映射数据进行信号反应前置梯度趋势识别,得到信号反应前置梯度趋势数据; 步骤S256:根据信号反应前置梯度趋势数据以及多因素动态阻塞反应数据进行阻塞心电信号前置梯度反馈识别,得到阻塞心电前置梯度反馈数据; 步骤S3:对阻塞心电前置梯度反馈数据进行心电信号相位偏移性分析,得到阻塞反馈心电信号相位偏移数据;利用随机森林算法对阻塞反馈心电信号相位偏移数据进行心梗患者风险评估模型构建,得到心梗患者风险评估模型,步骤S3包括以下步骤: 步骤S31:对阻塞心电前置梯度反馈数据进行心电信号相位偏移性分析,得到阻塞反馈心电信号相位偏移数据; 步骤S32:对阻塞反馈心电信号相位偏移数据进行空间插值处理,得到信号偏移空间插值数据; 步骤S33:根据信号偏移空间插值数据对阻塞反馈心电信号相位偏移数据进行信号补偿,得到阻塞反馈信号相位偏移补偿数据; 步骤S34:利用随机森林算法对阻塞反馈信号相位偏移补偿数据进行心梗患者风险评估模型构建,得到心梗患者风险评估模型; 步骤S4:对心梗患者风险评估模型进行自动化监测固件设计,得到心梗患者风险评估模型监测固件,将心梗患者风险评估模型监测固件发送至云平台,以执行心梗患者风险评估。

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李云瑞,其通讯地址为:400000 重庆市九龙坡区玉灵路159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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