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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京理工大學(xué)申請的專利機(jī)械通氣患者人機(jī)異步診斷方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120296528B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510779810.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/241；該發(fā)明授權(quán)機(jī)械通氣患者人機(jī)異步診斷方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)是由任帥;王筱涵;王濤設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-06-12向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本機(jī)械通氣患者人機(jī)異步診斷方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本申請?zhí)峁┮环N機(jī)械通氣患者人機(jī)異步診斷方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。涉及醫(yī)療設(shè)備智能控制技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：對PVA波形數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理以及重采樣處理，得到真實數(shù)據(jù)；構(gòu)建基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的PVA數(shù)據(jù)生成模型，對所述PVA數(shù)據(jù)生成模型進(jìn)行訓(xùn)練及評估，基于訓(xùn)練后的PVA數(shù)據(jù)生成模型得到生成數(shù)據(jù)，構(gòu)建深度學(xué)習(xí)分類模型，深度學(xué)習(xí)分類模型為基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)的混合模型，基于生成數(shù)據(jù)和真實數(shù)據(jù)對深度學(xué)習(xí)分類模型進(jìn)行訓(xùn)練及評估，基于訓(xùn)練后的深度學(xué)習(xí)分類模型實現(xiàn)PVA事件的分類。本申請克服了傳統(tǒng)方法因數(shù)據(jù)不足而導(dǎo)致的模型泛化能力不足的局限性，為臨床決策提供了更精準(zhǔn)的支持，從而顯著提高了危重癥患者的治療效果。

本發(fā)明授權(quán)機(jī)械通氣患者人機(jī)異步診斷方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種機(jī)械通氣患者人機(jī)異步診斷方法，其特征在于，所述方法包括： 對PVA波形數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理以及重采樣處理，得到真實數(shù)據(jù)； 構(gòu)建基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的PVA數(shù)據(jù)生成模型，所述PVA數(shù)據(jù)生成模型包括生成器和判別器，所述生成器包括多層全連接網(wǎng)絡(luò)、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)、殘差塊和自注意力模塊，所述多層全連接網(wǎng)絡(luò)包括多個全連接層，通過全連接層對隨機(jī)噪聲向量進(jìn)行初步處理，并利用長短期記憶網(wǎng)絡(luò)捕捉時間序列中的長期依賴關(guān)系，殘差塊通過跳躍連接緩解深層網(wǎng)絡(luò)中的梯度消失問題，自注意力模塊根據(jù)輸入特征的相關(guān)性自動調(diào)整權(quán)重，關(guān)注時間序列中的關(guān)鍵特征，從而生成符合實際呼吸周期特征的時序數(shù)據(jù)，所述生成器的輸出包括流量、壓力和周期持續(xù)時間，流量和壓力數(shù)據(jù)通過tanh激活函數(shù)處理，周期持續(xù)時間被限制在1.5到15秒的范圍內(nèi)，所述判別器采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，通過卷積層提取輸入數(shù)據(jù)的特征，并結(jié)合譜歸一化限制權(quán)重的范數(shù)；對所述PVA數(shù)據(jù)生成模型進(jìn)行訓(xùn)練及評估，基于訓(xùn)練后的PVA數(shù)據(jù)生成模型得到生成數(shù)據(jù)； 構(gòu)建深度學(xué)習(xí)分類模型，所述深度學(xué)習(xí)分類模型為基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)的混合模型，基于所述生成數(shù)據(jù)和真實數(shù)據(jù)對所述深度學(xué)習(xí)分類模型進(jìn)行訓(xùn)練及評估，基于訓(xùn)練后的深度學(xué)習(xí)分類模型實現(xiàn)PVA事件的分類。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人北京理工大學(xué)，其通訊地址為：100081 北京市海淀區(qū)中關(guān)村南大街5號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。