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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利一种基于LSTM网络的急性低血压混合预警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：CN110507296B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：201910738555.9，技术领域涉及：A61B5/021；该发明授权一种基于LSTM网络的急性低血压混合预警方法是由吴映波;何委燚;赵朋朋;吉皇;吴杰;周敏;骈伟国设计研发完成，并于2019-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于LSTM网络的急性低血压混合预警方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于LSTM网络的急性低血压混合预警方法，首先导入采集的生理数据序列，对其进行低血压事件检测，如果当前处于低血压状态，输出结果低血压预警，如果当前没有处于低血压状态，进行急性低血压事件预测，若预测下一时段会发生急性低血压，输出结果低血压预测预警，然后进行血压保护值检测，若超出保护值输出结果血压超出保护值，返回两个结果进行预警。本发明急性低血压进行预测预警，从而为监护人员争取时间，保证患者在康复训练时的安全，使心脏运动康复变得更加科学、高效和安全。

本发明授权一种基于LSTM网络的急性低血压混合预警方法在权利要求书中公布了：1.一种基于LSTM网络的急性低血压混合预警方法，其特征在于，所述急性低血压混合预警方法包括以下步骤： 步骤A，导入采集的生理数据序列，对其进行低血压事件检测，若检测到当前处于低血压状态，则输出结果为低血压预警，进入步骤C，否则，进入步骤B； 步骤A还包括对是否已经处于急性低血压状态进行检测，该检测过程包括如下步骤： 步骤1，根据所导入采集的生理数据序列，在该生理数据序列的队列中，固定一个指针作为起点，队尾作为终点，同时使用整型变量N记录起点到终点的平均动脉压序列中血压值低于低血压阈值的数据个数； 步骤2，每次有数据入队时，查看固定指针所指的数据的平均动脉压是否低于低血压阈值，若是，则整型变量N减一，否则，不进行加减，入队新数据； 步骤3，若新血压值小于低血压阈值，那么整型变量N加一，否则不进行加减； 步骤4，判断整型变量N与反应时间的比例是否大于低血压阈值百分比，若是，则输出结果为低血压状态； 步骤B，对当前所采集的生理数据序列进行急性低血压事件预测，若预测到下一时段会发生急性低血压，则输出结果为低血压预测预警，而后进入步骤C； 步骤C，进行血压保护值检测，若超出保护值，则输出结果血压超出保护值，返回步骤A和步骤B中的两个结果进行预警，该血压保护值为低血压阈值； 其中，所述步骤B中预测过程包括基于LSTM网络建立预警模型，并对该模型进行训练，该训练步骤依次包括为步骤X1、步骤X2、步骤X3、步骤X4； 步骤X1，导入采集的生理数据序列，对该数据进行预处理； 步骤X2，对预处理后的信号进行小波分解； 步骤X3，通过LSTM神经网络结构对下一段时间的细节系数和接近系数进行预测； 步骤X4，对第前一步骤所预测的数据进行小波重构，进而得到信号时间序列预测结果； 步骤B中对急性低血压事件进行预测，是将所导入采集的生理数据序列放入步骤X所训练的模型当中去进行预测，其包括如下过程： 针对一段时间内病人的生理信号数据，判断其平均动脉压是否满足，该平均动脉压的计算公式为：； 其中，MAP为平均动脉压；Diastolic为舒张压；Systolic为收缩压；p表示低血压阈值，其单位为mmHg；t表示反应时间，其单位为分钟；Q表示低血压阈值百分比；q表示低血压阈值百分比。

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