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龙图腾网获悉深圳市斯贝达电子有限公司申请的专利基于昇腾AI与物理感知深度学习的主动脉夹层智能诊断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：CN121439272B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202512035417.2，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权基于昇腾AI与物理感知深度学习的主动脉夹层智能诊断方法及系统是由邢志刚;王晓磊;王雪伟;全昌科;郑丽强设计研发完成，并于2025-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于昇腾AI与物理感知深度学习的主动脉夹层智能诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于昇腾AI与物理感知深度学习的主动脉夹层智能诊断方法及系统，属于智能医疗器械技术领域。该方法包括：由昇腾AI处理器控制DDS模块产生扫频激励并同步采集磁弹性传感器响应信号；利用VMD算法对信号进行自适应去噪重构，得到高信噪比有效信号；对信号进行频谱分析提取物理特征，并结合温度与幅值进行双参量温度补偿；将校准后特征与信号输入预训练的PG‑ANet进行双流融合推理，输出D‑二聚体浓度预测值及风险等级；基于磁弹性质量‑频率线性物理模型评估预测置信度，若置信度不足则动态调整激励参数并重测，直至输出高可信诊断结果。本发明解决了血液高粘滞环境信号提取难、温度干扰大、样本少下AI模型泛化性差及预测结果物理不可信问题。

本发明授权基于昇腾AI与物理感知深度学习的主动脉夹层智能诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于昇腾AI与物理感知深度学习的主动脉夹层智能诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：昇腾AI处理器控制直接数字频率合成模块向磁弹性传感器发送扫频激励信号；同时，通过接口同步采集所述磁弹性传感器在生物标志物作用下的原始时域响应信号； S2：将所述原始时域响应信号输入至所述昇腾AI处理器，利用变分模态分解算法将所述原始时域响应信号进行去噪和重构，得到高信噪比的有效信号； S3：对所述有效信号进行频谱分析，提取物理特征向量，所述物理特征向量至少包括测量共振频率、品质因数及最大幅值，并结合实测环境温度进行温度漂移补偿； S4：将温度漂移补偿后的物理特征向量和所述有效信号输入至预训练的物理感知的注意力神经网络中融合推理，输出生物标志物的浓度预测值及与浓度预测值对应的主动脉夹层风险等级； 其中，所述物理感知的注意力神经网络具体包括：时序特征流分支：采用一维残差网络结合注意力模块，用于从所述有效信号中提取局部形态特征并自适应加权共振峰区域；物理机理流分支：采用多层全连接网络处理所述物理特征向量；特征拼接层：将所述时序特征流分支的输出结果和所述物理机理流分支的输出结果进行融合，得到融合特征；回归分析层：对所述融合特征进行分析，得到最终预测结果； S5：评估步骤S4所述浓度预测值的置信度分数；若所述置信度分数低于预设阈值，则所述昇腾AI处理器动态调整直接数字频率合成模块参数，并返回步骤S1重新执行，否则输出最终的生物标志物的浓度预测值及与浓度预测值对应的主动脉夹层风险等级。

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