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龍圖騰網(wǎng)獲悉四川省腫瘤醫(yī)院申請的專利一種基于人工智能的靜脈置管匹配方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN120432077B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-09-16發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202510934964.1，技術領域涉及：G16H20/17；該發(fā)明授權一種基于人工智能的靜脈置管匹配方法及系統(tǒng)是由王林玲;肖紅英;何青霞設計研發(fā)完成，并于2025-07-08向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本一種基于人工智能的靜脈置管匹配方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及醫(yī)療輔助技術領域，公開了一種基于人工智能的靜脈置管匹配方法及系統(tǒng)，實時通過人體成分分析設備獲取患者上肢和下肢的水分比重數(shù)據(jù)，同時采集患者的抽血測血栓指標數(shù)據(jù)；對采集到的水分比重數(shù)據(jù)和血栓指標數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗，去除異常值和噪聲，經(jīng)歸一化后得到待分析數(shù)據(jù)；構建SVCS風險預測模型，輸入患者的待分析數(shù)據(jù)，通過SVCS風險預測模型輸出SVCS風險概率值；基于SVCS風險概率值和患者臨床特征，通過置管匹配模型生成置管部位分配建議；本發(fā)明結合患者的上肢和下肢水分比重數(shù)據(jù)以及血栓指標，能夠在置管前對患者進行全面、準確的評估，提前判斷患者是否適合上半身置管，提高置管的安全性和有效性。

本發(fā)明授權一種基于人工智能的靜脈置管匹配方法及系統(tǒng)在權利要求書中公布了：1.一種基于人工智能的靜脈置管匹配方法，其特征在于，該方法包括以下步驟： 實時通過人體成分分析設備獲取患者上肢和下肢的水分比重數(shù)據(jù)，同時采集患者的抽血測血栓指標數(shù)據(jù)； 對采集到的水分比重數(shù)據(jù)和血栓指標數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗，去除異常值和噪聲，經(jīng)歸一化后得到待分析數(shù)據(jù)； 構建SVCS風險預測模型，輸入患者的待分析數(shù)據(jù)，通過SVCS風險預測模型輸出SVCS風險概率值； 基于SVCS風險概率值和患者臨床特征，通過置管匹配模型生成置管部位分配建議； 所述SVCS風險預測模型采用MC-GNN神經(jīng)網(wǎng)絡構建得到，MC-GNN神經(jīng)網(wǎng)絡包含兩層GCN層和一層全連接層； 在通道1中輸入為拓撲圖的節(jié)點特征矩陣和鄰接矩陣，經(jīng)過第一層GCN提取指標間的空間關聯(lián)特征； 在通道2中輸入為時序圖的節(jié)點特征矩陣和時序鄰接矩陣，經(jīng)過第一層GCN提取指標的時間序列特征； 將兩個通道的輸出特征拼接進行特征融合，最后通過全連接層輸出SVCS風險概率值； 所述拓撲圖節(jié)點包括上肢水分比、下肢水分比以及血栓指標，節(jié)點之間的邊表示指標之間的相關性，其中通過計算皮爾遜相關系數(shù)確定相關性，相關系數(shù)絕對值大于0.3的指標之間建立無向邊，權重為相關系數(shù)值； 所述時序圖中每個指標在不同時間點的值作為節(jié)點，節(jié)點之間按時間順序建立有向邊，權重為時間間隔的倒數(shù)； 將患者的SVCS風險概率值與臨床特征數(shù)據(jù)進行整合并轉換為狀態(tài)向量，輸入置管匹配模型； 置管匹配模型采用多目標強化學習框架，將置管部位選擇視為決策動作，以置管成功率、并發(fā)癥風險、操作時間、患者舒適度為核心優(yōu)化目標； 基于狀態(tài)向量和預設權重，計算各置管部位的綜合得分，以得到置管部位分配建議。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯(lián)系本專利的申請人或專利權人四川省腫瘤醫(yī)院，其通訊地址為：610000 四川省成都市人民南路4段55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)”。