买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉四川互慧软件有限公司申请的专利基于迁移学习和时序特征挖掘的败血症风险预测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：CN119889708B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202510376604.4，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权基于迁移学习和时序特征挖掘的败血症风险预测方法及系统是由叶娟;罗彬设计研发完成，并于2025-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于迁移学习和时序特征挖掘的败血症风险预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及医疗数据分析技术领域，具体涉及基于迁移学习和时序特征挖掘的败血症风险预测方法及系统，所述方法包括：获取患者的生理指标数据集，并基于时间序列对缺失值进行填充预处理；利用小波变换提取生理指标数据集的多尺度时序特征，并基于特征重要性对多尺度时序特征进行筛选；基于预训练时序模型，利用迁移学习结合目标患者群体数据，根据筛选后的时序特征对预训练时序模型进行优化；基于优化后的预训练时序模型，输出目标患者的败血症风险等级预测结果。其目的在于，提升败血症风险等级预测的精度及计算效率。

本发明授权基于迁移学习和时序特征挖掘的败血症风险预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于迁移学习和时序特征挖掘的败血症风险预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取患者的生理指标数据集，并基于时间序列对缺失值进行填充预处理； 利用小波变换提取生理指标数据集的多尺度时序特征，并基于特征重要性对多尺度时序特征进行筛选，包括： 根据预设分解层数对生理指标时序数据集进行离散小波变换，输出多尺度小波系数矩阵，预设分解层数包括：第一层，用于捕捉0.5-1小时的短期波动、第二层，用于捕捉1-4小时中期趋势、第三层，用于捕捉4-24小时长期变化； 计算多尺度小波系数矩阵的综合波动强度，可表示为： 式中，表示第例患者的第项指标在第层小波分解下的综合波动强度；表示第例患者的第项指标在第层的方差；表示第例患者的第项指标在第层的能量； 根据患者群体的综合波动强度平均值提取筛选后的多尺度时序特征集； 基于预训练时序模型，利用迁移学习结合目标患者群体数据，根据筛选后的时序特征对预训练时序模型进行优化，包括： 基于最大化差异最小化对齐源域与目标域的特征分布，表达式为： 式中，表示最大均值差异损失；表示源域患者数量；表示目标域患者数量；表示核映射函数；表示源域中第个患者的筛选后的时序特征；表示目标域中第个患者的筛选后的时序特征；表示再生核希尔伯特空间；表示核空间范数； 结合交叉熵损失函数调整预训练时序模型，利用目标域数据优化参数； 基于优化后的预训练时序模型，输出目标患者的败血症风险等级预测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人四川互慧软件有限公司，其通讯地址为：621000 四川省绵阳市科技城新区创新中心11号楼607室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。