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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利一种基于动力学模型和深度学习的心室辅助装置控制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：CN120939439B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202511484587.2，技术领域涉及：A61M60/538；该发明授权一种基于动力学模型和深度学习的心室辅助装置控制方法是由华越;蒋元源;吴威涛;吴鹏;陈鑫;王振常;王丽君;朱志伟设计研发完成，并于2025-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动力学模型和深度学习的心室辅助装置控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于动力学模型和深度学习的心室辅助装置控制方法，属于基于特定计算模型的计算机系统技术领域。该方法融合基于知识的血流动力学计算模型与深度学习技术，在双时间尺度回路下运行。在每个控制周期内获取装置多源观测数据，经深度学习模型生成运行安全概率及其下置信界；结合由血流动力学模型推导的动态安全阈值，综合评估约束满足风险；并基于运行状态自动选择调控策略：在正常状态保持泵速稳定，在预警状态执行小步调速，在紧急状态触发模型预测控制生成泵速调节量。该方法实现了动力学模型和深度学习技术的融合计算逻辑，提升了装置运行的自适应性、安全性与多目标协调控制能力。

本发明授权一种基于动力学模型和深度学习的心室辅助装置控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动力学模型和深度学习的心室辅助装置控制方法，其特征在于，该方法包括： S1、在设定控制周期内构建第一深度学习模型，获取心室辅助装置的第一运行状态，其中第一运行状态包括正常、预警、紧急三种； 基于控制周期内第一深度学习模型输出的置信下限，结合设定安全约束，确定心室辅助装置的第一运行状态，其中安全约束包括平均动脉压不低于对应的平均动脉压阈值、脉压不低于对应的脉压阈值以及左室压力不低于对应的左室压力阈值： 若任一安全约束越界或第一深度学习模型输出的置信下限最小值小于预设紧急阈值，则第一运行状态为紧急；若所有安全约束均未越界，且第一深度学习模型输出的置信下限最小值大于等于预设紧急阈值且小于预设正常阈值，则第一运行状态为预警；若所有安全约束均未越界，且第一深度学习模型输出的置信下限最小值大于等于预设正常阈值，则第一运行状态为正常； S2、基于S1获取的运行状态，对心室辅助装置进行控制：当运行状态为正常时，维持当前泵速不变；当运行状态为预警时，按设定步幅增量执行小步调速控制策略；当运行状态为紧急时，执行模型预测控制策略。

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京理工大学，其通讯地址为：210094 江苏省南京市玄武区孝陵卫街道孝陵卫街200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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