华南理工大学白冰清获国家专利权
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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种融合心肺运动参数时序信息的冠心病预测方法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：CN118969244B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202411014378.7，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种融合心肺运动参数时序信息的冠心病预测方法是由白冰清;马欢;袁友永设计研发完成，并于2024-07-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种融合心肺运动参数时序信息的冠心病预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合心肺运动参数时序信息的冠心病预测方法，包括以下步骤：采集患者的多维度健康数据；对所述多维度健康数据进行预处理；从预处理后的数据中提取特征；利用深度学习模型对提取的特征进行时序分析；将时序分析结果和静态特征输入到分类模型中进行冠心病预测，输出预测结果并生成相关健康报告。本发明通过获取目标对象的人口学资料、基础医疗信息和心肺运动试验数据，具体包括年龄、性别、身体质量指数、社会经济学信息、既往史、合并症、临床检验和检查、运动能力、心血管功能和通气灌注等参数，通过融合静态参数和时序信息对冠心病进行预测，能够更好地捕捉患者健康数据中的动态变化，提高预测准确率。
本发明授权一种融合心肺运动参数时序信息的冠心病预测方法在权利要求书中公布了：1.一种融合心肺运动参数时序信息的冠心病预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集患者的多维度健康数据，多维度健康数据包括目标对象的人口学资料、基础医疗信息、心肺运动试验的静态参数和时序信息，所述心肺运动试验的静态参数和时序信息包括通气功能、气体交换情况、运动耐量及循环功能； S2、对所述多维度健康数据进行预处理； S3、从预处理后的数据中提取特征； S4、利用深度学习模型对提取的特征进行时序分析，所述深度学习模型为长短期记忆网络LSTM； S5、将时序分析结果和静态特征输入到分类模型中进行冠心病预测，输出预测结果并生成相关健康报告。
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