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龙图腾网获悉首都医科大学附属首都儿童医学中心申请的专利基于机械智能的呼吸机管路动态稳定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：CN120764313B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202510642328.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于机械智能的呼吸机管路动态稳定系统是由郭立涛;闫慧娟;王亚娟设计研发完成，并于2025-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机械智能的呼吸机管路动态稳定系统在说明书摘要公布了：本发明属于呼吸机管路智能控制技术领域，本发明公开了基于机械智能的呼吸机管路动态稳定系统，包括：采集呼吸机管路流体声学特征、气体微动态波形和患者呼吸耦合数据，构建管路微扰动全息模型；进行共振域动态分析和气流参数量子级波动检测，获得气体波动特征谱；根据特征谱构建自适应调谐矩阵并应用智能干预策略集，得到管路稳态流体模型和稳定性分数；基于稳定性分数评定系统可靠性，进行监控编制，通过临床验证持续优化特征谱和调谐矩阵；本发明实现了呼吸机管路动态稳定控制的持续进化，显著提高了呼吸治疗的安全性和可靠性。

本发明授权基于机械智能的呼吸机管路动态稳定系统在权利要求书中公布了：1.基于机械智能的呼吸机管路动态稳定系统，其特征在于，包括： 扰动建模模块：采集呼吸机管路流体声学特征数据、气体微动态波形数据和患者呼吸耦合数据；基于所述流体声学特征数据构建管路谐振映射图，对管路谐振映射图进行共振特性分析，获得谐振特征量化参数；基于所述气体微动态波形数据和所述患者呼吸耦合数据构建流体扰动传播网络，对流体扰动传播网络进行传播路径分析，获得扰动放大敏感点数据；根据所述谐振特征量化参数和所述扰动放大敏感点数据构建管路微扰动全息模型； 特征分析模块：基于所述管路微扰动全息模型进行共振域动态分析，得到共振域时空分布图谱；对所述管路微扰动全息模型中的气流参数进行量子级波动检测，得到微扰动放大曲线；基于所述共振域时空分布图谱和所述微扰动放大曲线进行气体波动分析，获得气体波动特征谱； 稳态调控模块：根据所述气体波动特征谱构建自适应调谐矩阵，得到智能干预策略集；对管路系统应用所述智能干预策略集进行共振抑制，得到管路稳态流体模型；对所述管路稳态流体模型进行多维稳定性评估，得到稳定性分数； 循证优化模块：基于所述稳定性分数进行气体输送安全度评定，得到管路系统可靠性等级；根据所述管路系统可靠性等级进行监控编制，得到实时监控指南；对管路系统的应用效果进行临床验证采集，得到效能数据；基于所述效能数据优化所述气体波动特征谱、所述自适应调谐矩阵和实时监控指南，实现呼吸机管路动态稳定控制的持续进化； 所述管路微扰动全息模型的构建方式包括： 对所述流体声学特征数据进行频域分层分析，得到频谱层次集；对所述频谱层次集进行谐振点提取，得到谐振节点序列；基于所述谐振节点序列构建管路谐振映射图； 运用谐振特征提取算法对所述管路谐振映射图进行特征萃取，得到谐振特征量化参数； 对所述气体微动态波形数据和所述患者呼吸耦合数据进行时空关联分析，得到流体-患者互动初始网络；对所述流体-患者互动初始网络进行复杂系统熵值计算，得到系统复杂度评估；基于所述流体-患者互动初始网络和所述系统复杂度评估构建流体扰动传播网络； 应用拓扑分析算法对所述流体扰动传播网络进行关键节点发现，得到扰动传播中枢点；基于所述扰动传播中枢点进行敏感度量化，得到扰动放大敏感点数据； 构建微扰动本体框架，将所述谐振特征量化参数和所述扰动放大敏感点数据映射至微扰动本体框架，形成初始扰动模型； 使用多尺度融合技术为所述初始扰动模型增加空间与时间属性，得到时空扰动模型；对所述时空扰动模型进行微扰动行为推理，得到管路微扰动全息模型。

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