買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標用IPTOP,全免費！專利年費監控用IP管家,真方便！

龍圖騰網獲悉浙江工業大學;浙江大學申請的專利基于呼吸變異性與機器學習的拔管結局預測模型的構建方法及預測系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116052878B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211655202.0，技術領域涉及：G16H50/30；該發明授權基于呼吸變異性與機器學習的拔管結局預測模型的構建方法及預測系統是由潘清;張浩源;葛慧青;蔣夢婷;陸飛;方路平設計研發完成，并于2022-12-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于呼吸變異性與機器學習的拔管結局預測模型的構建方法及預測系統在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于呼吸變異性與機器學習的拔管結局預測模型的構建方法，通過引入綜合的呼吸指標，以及復雜全面的生理變異性的統計方法，開發了許多呼吸變異性指標，并在特征工程下選取多個呼吸變異性指標訓練機器學習模型用于拔管結局預測。本發明預測系統不限于拔管的預測，對其他類型的臨床輔助決策分析具有普遍適用性。與現有的技術比較，本發明提出的預測系統，其采用呼吸變異性指標在機器學習模型中，可得到較高的拔管結局預測準確率，并且方法具有高度可解釋性。

本發明授權基于呼吸變異性與機器學習的拔管結局預測模型的構建方法及預測系統在權利要求書中公布了：1.一種基于呼吸變異性與機器學習的拔管結局預測模型的構建方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、收集每一入選患者的拔管結局、拔管前且處于SBT下的呼吸波形數據以及對應的呼吸機參數； S2、基于拔管前且處于SBT下的呼吸波形數據以及對應的呼吸機參數計算獲得對應的呼吸參數序列；其中，每一患者對應的呼吸參數序列包括PIP，RR，VT，MV，RSBI，MP中的一種或多種； S3、基于變異性統計分析方法計算每一呼吸參數序列的呼吸變異性指標，所述呼吸變異性指標包括呼吸參數序列的基礎的統計方法標準差SD、變異系數CV、全面的統計方法標準差1SD1，標準差2SD2，Porta指數PI，Guzik指數GI，Slope指數SI，近似熵ApEn，樣本熵SampEn，模糊熵FuzzEn，加速性能AC，減速性能DC，以及反應呼吸參數本身分布情況的均值AVE，中位數MED，四分位數QUA和四分之三位數TQUA中的一種或多種； S4、選取計算的呼吸變異性指標中的一種或多種組成集合作為對應患者的呼吸特征，將每一患者的呼吸特征及對應的拔管結局組成樣本數據構建獲得訓練數據集；基于獲取的訓練數據集，以患者的呼吸特征作為輸入，對應的拔管結局作為輸出，訓練獲得患者拔管結局預測模型； 所述步驟S2中，還包括篩選步驟： 基于呼吸參數對應的閾值和或基于離群點篩選無效呼吸，若其中一呼吸參數超過閾值、為離群點，則認為該呼吸參數對應的呼吸為無效呼吸，刪除所有呼吸參數序列中的呼吸無效的呼吸參數； 其中，RR計算一次呼吸每分鐘呼吸的次數，單位為呼吸每分鐘，計算公式如下： 其中Tn為第n次呼吸的周期，VT計算的是一次呼吸的潮氣量，單位為毫升，計算公式如下： 其中Fn,t為第n次呼吸的流速，Tin為第n次呼吸的吸氣周期； MV計算的是一次呼吸的分鐘通氣量，單位為升每分鐘，計算公式如下： RSBI計算的是一次呼吸RR和VT的比，無量綱值，計算公式如下： MP包括MPd[Jbreath]、MPd[JL]和MPd[Jmin]，其中，MPd[Jbreath]計算的是一次呼吸的機械功的動態部分，單位為焦耳每呼吸，計算公式如下： 其中PV為壓力-容積環函數，PEEP是呼氣末正壓； MPd[JL]計算的是一次呼吸的機械功中考慮VT的部分，單位為焦耳每升，計算公式如下： MPd[Jmin]計算的是一次呼吸的機械功中考慮RR的部分，單位為焦耳每分鐘，計算公式如下： MPd[Jmin]＝MPd[Jbreath]×RRn。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人浙江工業大學;浙江大學，其通訊地址為：310014 浙江省杭州市下城區潮王路18號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。