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龙图腾网获悉湖南中医药大学第一附属医院((中医临床研究所))申请的专利一种用于心衰患者的智能康复监测方法及装置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：CN121167286B 。

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：202511718204.3，技术领域涉及：G06F18/2132；该发明授权一种用于心衰患者的智能康复监测方法及装置是由蔡喆燚;何慧鑫;王婷婷;刘蕾;邹婵;唐云;李智斌;李莎;李玉华设计研发完成，并于2025-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于心衰患者的智能康复监测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种用于心衰患者的智能康复监测方法及装置，本发明涉及康复数据处理技术领域,所述方法包括：基于多采集时间尺度，获得监测项时序数据集合，包括每个监测项对应在多采集时间尺度的时序数据集；对监测项的时序数据集进行健康特征值提取，生成在不同采集时间尺度分别对应的特征值序列；构建多时间尺度的多元时序序列，利用预设的事件弹性提取机制，量化心衰患者的生理系统弹性系数值；将多时间尺度的多元时序序列和弹性系数值作为监测特征输入心衰康复轨迹预测模型中，输出未来干预窗口内的健康指数序列，进行弹性丧失临界点识别，作为早期干预点。由此，提高心衰患者的康复健康趋势监测的准确性和前瞻性。

本发明授权一种用于心衰患者的智能康复监测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种用于心衰患者的智能康复监测装置，其特征在于，所述装置包括：多源传感器、特征提取模块和预测模块； 所述多源传感器用于基于预设的多采集时间尺度，获得心衰患者在预设时间段内每个采集时间尺度对应在监测项的时序数据，组成监测项时序数据集合，包括每个监测项对应在多采集时间尺度的时序数据集； 所述特征提取模块用于对每个监测项的时序数据集进行健康特征值提取，生成在不同采集时间尺度分别对应的特征值序列，特征值序列由对应采集时间尺度上每个采集点的健康特征值组成；基于所有监测项在每个采集时间尺度上的特征值序列，构建多时间尺度的多元时序序列，包括每个时间尺度对应的多元时序序列矩阵； 所述预测模块基于多时间尺度的多元时序序列，利用预设的事件弹性提取机制，量化心衰患者的生理系统弹性系数值；将多时间尺度的多元时序序列和弹性系数值作为监测特征输入预训练完成的心衰康复轨迹预测模型中，输出未来干预窗口内的健康指数序列；对健康指数序列进行弹性丧失临界点识别，作为早期干预点，同步至监测人员； 所述装置应用如下方法： S101，基于预设的多采集时间尺度，获得心衰患者在预设时间段内每个采集时间尺度对应在监测项的时序数据，组成监测项时序数据集合，包括每个监测项对应在多采集时间尺度的时序数据集；所述预设的多采集时间尺度设置为三个采集时间尺度，分别为高频尺度、中频尺度、低频尺度； S102，对每个监测项的时序数据集进行健康特征值提取，生成在不同采集时间尺度分别对应的特征值序列，特征值序列由对应采集时间尺度上每个采集点的健康特征值组成； S103，基于所有监测项在每个采集时间尺度上的特征值序列，构建多时间尺度的多元时序序列，包括每个时间尺度对应的多元时序序列矩阵； S104，基于多时间尺度的多元时序序列，利用预设的事件弹性提取机制，量化心衰患者的生理系统弹性系数值；所述预设的事件弹性提取机制，具体包括：S201，基于中频尺度对应的特征值序列，识别其中的扰动事件，提取高频尺度的特征值序列中每个扰动事件对应的数据段；所述扰动事件的判断条件设置为：对于每个监测项的特征值序列，识别健康特征值超出预设健康特征阈值区间的所有连续区间，作为扰动事件；S202，基于提取的高频尺度的特征值序列中每个扰动事件对应的数据段，计算其健康特征值恢复速度，量化心衰患者的抗扰动能力；S203，基于扰动事件对应的健康特征值恢复速度，计算生理系统弹性系数值； S105，将多时间尺度的多元时序序列和弹性系数值作为监测特征输入预训练完成的心衰康复轨迹预测模型中，输出未来干预窗口内的健康指数序列； S106，对健康指数序列进行弹性丧失临界点识别，作为早期干预点，同步至监测人员。

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湖南中医药大学第一附属医院((中医临床研究所))，其通讯地址为：410007 湖南省长沙市韶山中路95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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