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龙图腾网获悉上海科技大学申请的专利基于时域信号的血脑屏障开放出血预测方法、系统及介质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：CN120783790B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202510916416.6，技术领域涉及：G10L25/30；该发明授权基于时域信号的血脑屏障开放出血预测方法、系统及介质是由程冰冰;戴海鑫设计研发完成，并于2025-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时域信号的血脑屏障开放出血预测方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于时域信号的血脑屏障开放出血预测方法、系统及介质，将单次治疗的所有脉冲声学信号分割为多个短时域声学信号片段输入模型，并采用时频关系编码模块同时对声学信号在频域和时域上进行特征提取，提升时间分辨率与动态变化捕捉能力，同时减少频域转换中的信息损失，且无需注射磁共振造影剂，保持活体检测能力，实现了无创检测。进一步通过门控注意力机制的门控聚合模块和多路分类优化设计，增强了模型对不同状态特征的区分能力，提高分类精度以及预测性能。

本发明授权基于时域信号的血脑屏障开放出血预测方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于时域信号的血脑屏障开放出血预测方法，其特征在于，包括： 获取超声联合造影剂在调控血脑屏障过程中的多个历史声学信号样本，并对各个所述历史声学信号样本分别进行数据预处理，以得到多个声学信号训练样本；其中，每个所述声学信号训练样本包括多个短时域声学信号片段； 将各个所述声学信号训练样本与获取到的多个血脑屏障开放出血评估样本进行配对，以构建训练数据集； 利用所述训练数据集训练深度学习模型，并根据所述声学信号训练样本中的各个短时域声学信号片段，生成所述声学信号训练样本所对应的血脑屏障开放出血预测结果；所述深度学习模型包括时频关系编码模块、门控聚合模块以及状态分类模块；其中，生成所述声学信号训练样本所对应的血脑屏障开放出血预测结果的方式包括： 利用所述时频关系编码模块对所述声学信号训练样本中的各个短时域声学信号片段进行时频域特征融合与相邻片段关系建模操作，以得到所述声学信号训练样本中的各个短时域声学信号片段所对应的声学编码特征向量； 利用所述门控聚合模块对所述声学信号训练样本中的各个短时域声学信号片段所对应的声学编码特征向量进行动态加权求和操作，以生成不同类别的血脑屏障开放出血状态所对应的门控聚合特征向量； 利用所述状态分类模块对不同类别的血脑屏障开放出血状态所对应的门控聚合特征向量进行映射操作，以得到不同类别的血脑屏障开放出血状态所对应的预测分数，并选择最高预测分数所对应类别的血脑屏障开放出血状态作为所述声学信号训练样本所对应的血脑屏障开放出血预测结果； 根据所述声学信号训练样本所对应的血脑屏障开放出血预测结果以及血脑屏障开放出血评估样本，并基于预设损失函数，调整所述深度学习模型的参数，以构建血脑屏障开放出血预测模型； 基于所述血脑屏障开放出血预测模型，并根据获取到的超声联合造影剂在调控血脑屏障过程中的实时声学信号样本，以得到血脑屏障开放出血结果数据。

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