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龙图腾网获悉自贡市第一人民医院申请的专利基于大数据的肺功能检查数据自动分析与分类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：CN121281864B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202511864242.X，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权基于大数据的肺功能检查数据自动分析与分类系统是由刘青芬;陈颖;钟静;何廷廷;陈茂婕设计研发完成，并于2025-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据的肺功能检查数据自动分析与分类系统在说明书摘要公布了：本发明涉及医疗数据挖掘技术领域，具体涉及基于大数据的肺功能检查数据自动分析与分类系统，首先基于多通道数据时序曲线的变化偏差计算单通道加权演化指数，捕捉各维度在连续观测窗口中的动态演化特征，进而结合多通道间数据变化趋势偏差，精确评估每个维度在响应病理状态变化时的特征响应敏感度；最后通过对比当前数据与历史病变特征的差异，量化考虑到各个病变类型的历史数据时各维度的判别贡献度；使得基于特征响应敏感度和判别贡献度所得到的加权判别信号强度能够更为全面的评估每个肺功能检查维度的样本贡献；使得以加权判别信号强度作为样本权重时进行分类模型训练的准确性更高，提高肺功能检查数据分类的准确性。

本发明授权基于大数据的肺功能检查数据自动分析与分类系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的肺功能检查数据自动分析与分类系统，其特征在于，所述系统包括： 数据采集预处理模块，用于采集每个肺功能检查维度在每个观测时间段的数据时序曲线； 第一确定模块，用于根据每个肺功能检查维度在每个观测时间段的数据时序曲线相比于其他所有数据时序曲线的数据值时序变化偏差情况，确定对应的单通道加权演化指数；在当前观测时间段中，根据每个肺功能检查维度的数据时序曲线与其他肺功能检查维度的数据时序曲线之间的数据变化趋势偏差情况以及对应的单通道加权演化指数，确定对应的特征响应敏感度； 所述单通道加权演化指数的获取过程包括： 根据每个肺功能检查维度在每个观测时间段的数据时序曲线中所有采样时刻的数据值整体大小和时序变化混乱情况，确定对应的时序瞬态复杂度； 在每个肺功能检查维度下，根据每个观测时间段的参考时序瞬态复杂度与前一个观测时间段的参考时序瞬态复杂度之间的差异，确定每个观测时间段的复杂度变化值；根据每个肺功能检查维度在所有观测时间段的复杂度变化值的均值，确定对应的整体变化值； 根据每个观测时间段中每个肺功能检查维度与其他肺功能检查维度之间的时序瞬态复杂度偏差情况，确定对应的整体偏差值； 将所述整体变化值和所述整体偏差值之间的乘积进行归一化，确定对应的单通道加权演化指数； 所述时序瞬态复杂度的获取过程包括： 在每个肺功能检查维度在每个观测时间段的数据时序曲线中，将所有采样时刻的数据值的均值进行归一化，确定每个肺功能检查维度在每个观测时间段的生理强度值；根据每个肺功能检查维度在每个观测时间段的数据时序曲线中所有采样时刻的切线斜率值的信息熵，确定对应的时序数据复杂度；根据所述生理强度值与所述时序数据复杂度之间的乘积，确定每个肺功能检查维度在每个观测时间段的时序瞬态复杂度； 所述特征响应敏感度的获取过程包括： 在当前观测时间段中，将每个肺功能检查维度的数据时序曲线的所有采样时刻的切线斜率的最大值对应的采样时刻，作为对应的数据突变时刻； 根据每个肺功能检查维度与其他肺功能检查维度之间的数据突变时刻的时序偏差情况，确定对应的扰动响应值； 根据当前观测时间段中每个肺功能检查维度的扰动响应值与所述单通道加权演化指数之间的乘积，确定对应的特征响应敏感度； 第二确定模块，用于在当前观测时间段中，根据每个肺功能检查维度的数据时序曲线与各个病变特征的历史数据之间的数据特征偏差情况，确定每个肺功能检查维度的判别贡献度； 所述判别贡献度的获取过程包括： 获取每个肺功能检查维度下每个先验病变类型分组的所有历史样本数据；在当前观测时间段中，根据每个肺功能检查维度的数据时序曲线的数据值整体大小与各个先验病变类型分组的历史样本数据之间整体偏差情况，确定对应的整体类别偏差值； 将每个肺功能检查维度下每个先验病变类型分组的所有历史样本数据的标准差，确定对应的样本离散程度；根据每个肺功能检查维度下所有先验病变类型分组的样本离散程度的均值，确定对应的整体离散程度； 将所述整体离散程度的负相关映射值与所述整体类别偏差值之间的乘积进行归一化，确定当前观测时间段下每个肺功能检查维度的判别贡献度； 分类模块，用于根据所述特征响应敏感度和所述判别贡献度，确定每个肺功能检查维度在当前观测时间段中的加权判别信号强度；根据所述加权判别信号强度结合当前观测时间段的数据时序曲线进行肺功能检查数据分类。

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