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龙图腾网获悉上海中医药大学附属曙光医院;上海市胸科医院申请的专利冠心病动脉粥样硬化数据分级模型构建方法、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：CN119920398B 。

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：202510002835.9，技术领域涉及：G16H20/00；该发明授权冠心病动脉粥样硬化数据分级模型构建方法、系统及介质是由黄宇;常城;黄洪涛;赵汉君;吕文清;徐飞跃;孙庆飘设计研发完成，并于2025-01-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本冠心病动脉粥样硬化数据分级模型构建方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了冠心病动脉粥样硬化数据分级模型构建方法、系统及介质，属于数据分析技术领域，本发明包括：获取患者的诊断记录，计算诊断记录的综合特征值；将所有患者的诊断记录进行分类并统计，计算每一类诊断记录的特征阈值，构建硬化等级模型；计算患者的特征变化量，并匹配出目标患者；获取目标患者的治疗记录，生成建议信息，完善硬化等级模型；根据患者实时的诊断记录以及硬化等级模型，输出患者的硬化等级以及建议信息；本发明不仅能够根据患者的诊断记录进行更加准确全面的评估，而且能够针对早期患者推荐合适的治疗方案，及时调整医疗干预措施，全面提升诊疗效果和患者健康管理水平。

本发明授权冠心病动脉粥样硬化数据分级模型构建方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.冠心病动脉粥样硬化数据分级模型构建方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： S1-1、患者每进行一次诊断，生成一条诊断记录并存储在数据库中；所述诊断记录包括患者编号、诊断时间、血样数据及影像数据； S1-2、从某一诊断记录的血样数据中提取生物标志物，所述生物标志物包括脂质代谢标志物、炎症反应标志物、内皮功能标志物、氧化应激标志物、斑块稳定性标志物及血栓形成标志物；从诊断记录的血样数据中提取各生物标志物的含量，利用公式：，计算该诊断记录的血样特征值；其中，B1表示该诊断记录的血样特征值，α1i表示第i个生物标志物的含量权重，A1i表示第i个生物标志物的含量； S1-3、对某一诊断记录的影像数据进行预处理，所述预处理包括去噪声、归一化及增强对比度； 利用边缘检测算法提取该诊断记录的影像数据中动脉血管内壁轮廓和动脉血管外壁轮廓，统计动脉血管内壁轮廓的像素点，形成内壁像素点集；统计动脉血管内壁轮廓的像素点，形成外壁像素点集；选取该诊断记录的影像数据中的任意一个像素点，计算该像素点与内壁像素点集的最短距离，记为D1；计算该像素点与外壁像素点集的最短距离，记为D2；利用公式：D=|D1-D2|，计算该诊断记录的血管壁厚度；其中，D表示该诊断记录的血管壁厚度； 利用阈值分割算法提取该诊断记录的影像数据中动脉血管的斑块区域，统计该诊断记录的影像数据中动脉血管的斑块区域的像素总数，记为N；利用公式：S=N×V，计算该诊断记录的斑块面积；其中，S表示该诊断记录的斑块面积，V表示该诊断记录的影像数据中每个像素对应的实际物理面积； 利用公式：B2=α2×D+α3×S，计算该诊断记录的影像特征值；其中，B2表示该诊断记录的影像特征值，α2表示血管壁厚度的权重，α3表示斑块面积的权重； S1-4、利用公式：C=β×B1+（1-β）×B2，计算该诊断记录的综合特征值；其中，C表示该诊断记录的综合特征值，β表示调节参数； S2、将所有患者的诊断记录进行分类并统计，获得不同类型诊断记录的特征区间，并计算每一类诊断记录的特征阈值，构建硬化等级模型； S3、筛选出某一患者的所有诊断记录，计算该患者的特征变化量，并通过硬化等级模型，获得该患者的硬化等级，匹配出目标患者；获取目标患者的治疗记录，生成建议信息，完善硬化等级模型； S4、根据患者实时的诊断记录以及硬化等级模型，输出患者的硬化等级以及建议信息。

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上海中医药大学附属曙光医院;上海市胸科医院，其通讯地址为：200021 上海市黄浦区普安路185号；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”。