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龙图腾网获悉江西中医药大学附属医院申请的专利一种呼吸患者康复评估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：CN120473160B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202510963809.2，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种呼吸患者康复评估系统是由叶文国;谢荣芳;张芬芬;周小玲;李智彪设计研发完成，并于2025-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种呼吸患者康复评估系统在说明书摘要公布了：本发明涉及呼吸康复智能评估技术领域，具体公开了一种呼吸患者康复评估系统，通过实时监测患者呼吸训练过程中的差分振荡频率与阻力负荷数据，分别计算反映气道适应性的气道反应特征值和体现呼吸肌功能状态的呼吸肌耐力特征值，并构建综合呼吸康复特征向量输入训练好的随机森林模型，实现对患者康复水平的智能评估，基于评估结果动态调整训练参数，形成闭环反馈机制，提升康复训练的个性化与有效性。本发明融合多维生理信息与机器学习技术，解决了传统评估手段主观性强、实时性差等问题，为呼吸康复提供了科学、智能的技术支持。

本发明授权一种呼吸患者康复评估系统在权利要求书中公布了：1.一种呼吸患者康复评估系统，其特征在于，包括： 数据实时监测模块，所述数据实时监测模块在患者进行呼吸训练过程中，实时监测患者的差分振荡频率和阻力负荷数据； 气道反应特征评估模块，所述气道反应特征评估模块对患者的差分振荡频率数据进行分析，根据频率变化的稳定性，计算气道反应特征值，用于评估患者的呼吸系统对训练的适应情况，具体包括： 在患者进行呼吸训练过程中，实时监测患者的差分振荡频率数据，对患者的差分振荡频率数据进行分析，根据频率变化的稳定性，计算气道反应特征值，判断患者的气道反应特征值是否大于或等于预设阈值，若是，则患者的呼吸系统对训练不适应，若否，则患者的呼吸系统对训练适应； 所述气道反应特征值的获取过程为： 采集患者在呼吸训练过程中实时的差分振荡频率数据，形成时间序列信号； 将时间序列划分为多个长度为的子序列，并对每个子序列进行去均值处理，得到去中心化后的子序列，去均值处理为每个子序列中的采样点的值减去对应子序列的所有采样点的平均值； 基于所有子序列构造协方差矩阵； 对协方差矩阵进行特征值分解，获得其所有特征值； 根据随机矩阵理论建立噪声背景下的Marchenko‑Pastur分布模型，计算概率密度函数，获取Marchenko‑Pastur分布模型的最大理论特征值和最小理论特征值； 计算最大理论特征值与最小理论特征值的差值，得到特征值极差值，计算所有特征值的平均值，将特征值极差值与所有特征值的平均值进行比值计算，得到气道反应特征值； 呼吸肌耐力特征评估模块，所述呼吸肌耐力特征评估模块对患者的阻力负荷数据进行分析，根据负荷的变化趋势，计算呼吸肌耐力特征值，用于判断患者的呼吸肌群是否因训练而得到增强，具体包括： 所述判断患者的呼吸肌群是否因训练而得到增强，具体包括： 在患者进行呼吸训练过程中，实时监测患者的阻力负荷数据，对患者的阻力负荷数据进行分析，根据负荷的变化趋势，计算呼吸肌耐力特征值，判断患者的呼吸肌耐力特征值是否大于或等于预设阈值，若是，则患者的呼吸肌群因训练而得到增强，若否，则患者的呼吸肌群没有因训练而得到增强； 所述呼吸肌耐力特征值的获取过程为： 在患者的呼吸训练过程中，实时采集患者的阻力负荷时间序列数据； 对患者的阻力负荷时间序列数据进行小波包分解，选择第层的小波包节点集合，得到各频带的小波系数； 计算每个小波包节点的能量； 对所有节点的能量进行归一化处理，得到各节点对应的能量概率分布； 根据所述能量概率分布，计算当前时间段内的小波包能量熵； 获取预设开始阶段的基准小波包能量熵，作为参考值，将当前时间段内的小波包能量熵与基准小波包能量熵进行比值计算，得到呼吸肌耐力特征值； 康复特征融合与智能评估模块，所述康复特征融合与智能评估模块将患者的气道反应特征值与呼吸肌耐力特征值构建成综合呼吸康复特征向量，输入预先训练的人工智能模型进行融合分析，评估患者当前的康复水平； 个性化参数动态调控模块，所述个性化参数动态调控模块根据康复水平调整患者的训练参数，包括振荡频率和阻力负荷，实现个性化康复方案的动态优化，提升康复效果。

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