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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利一种主动脉瓣二叶式畸形诊疗建议生成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：CN119943395B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202510031456.2，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种主动脉瓣二叶式畸形诊疗建议生成方法及系统是由乔爱科;李晶;陶春昊;张艳萍;杜田明;张晗冰;陈诗亮;王倩;赵友志;丁学超;贺大力;汪奉杰;张叶航;杜能;崔雅婷;姚荣霞设计研发完成，并于2025-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种主动脉瓣二叶式畸形诊疗建议生成方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种主动脉瓣二叶式畸形诊疗建议生成方法及系统，涉及智慧医疗领域，该方法包括：获取目标患者的主动脉计算机断层扫描数据及二叶式主动脉瓣超声影像数据；根据所述主动脉计算机断层扫描数据及所述二叶式主动脉瓣超声影像数据，构建主动脉根部模型；基于所述主动脉根部模型，采用机器学习方法进行血流动力学计算，得到血流动力学参数；根据所述血流动力学参数，采用回归模型及聚类算法生成目标患者的诊疗建议。本申请提高了诊疗建议的准确性和生成效率。

本发明授权一种主动脉瓣二叶式畸形诊疗建议生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种主动脉瓣二叶式畸形诊疗建议生成方法，其特征在于，所述主动脉瓣二叶式畸形诊疗建议生成方法包括： 获取目标患者的主动脉计算机断层扫描数据及二叶式主动脉瓣超声影像数据； 根据所述主动脉计算机断层扫描数据及所述二叶式主动脉瓣超声影像数据，构建主动脉根部模型； 基于所述主动脉根部模型，采用机器学习方法进行血流动力学计算，得到血流动力学参数；所述机器学习方法为物理嵌入神经网络；所述物理嵌入神经网络为预先采用形力响应数据库进行训练得到；所述形力响应数据库中包括不同二叶式畸形表型对应的血流动力学模拟数据；其中，将NS方程作为深度学习神经网络的损失函数的一部分，构成物理嵌入神经网络；NS方程嵌入之后的损失函数为： Loss＝lossdata+ω*lossphysics； 其中，Loss为总损失函数值，lossdata为数据拟合项，ω为物理一致性系数，lossphysics为物理一致性项，Ndata为训练集样本数量，UtrueXj,tj为样本点真实值，UpredXj,tj为样本点预测值，Xj为空间坐标，tj为时间坐标，eiXj,tj为神经网络预测的解与NS方程的实际解之间的差异； 根据所述血流动力学参数，采用回归模型及聚类算法生成目标患者的诊疗建议。

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