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龙图腾网获悉四川大学华西医院申请的专利一种咽喉术后恢复信息的智能分析管理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：CN121416095B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202511986559.0，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种咽喉术后恢复信息的智能分析管理方法是由向婷设计研发完成，并于2025-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种咽喉术后恢复信息的智能分析管理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种咽喉术后恢复信息的智能分析管理方法，具体涉及医疗信息分析与健康管理技术领域；通过采集患者术后恢复期内的语音信号、咽部微震信号、吞咽气道压力扰动信号及环境气溶胶颗粒浓度数据；构建肌振系数矩阵与发声负载因子，融合环境干扰指标，生成术后声门风险系数向量；将该向量输入迁移学习模型，预测未来恢复异常风险；当预测值超过警戒阈值时，自动生成包含介入级别、干预方式及语音环境建议的个性化恢复路径，并推送至患者与医生终端；本发明实现了多源生理与环境数据的联合建模与动态干预，提升了咽喉术后康复管理的智能化与个性化水平，具备较高的实用性。

本发明授权一种咽喉术后恢复信息的智能分析管理方法在权利要求书中公布了：1.一种咽喉术后恢复信息的智能分析管理方法，其特征在于：包括： S100，采集目标患者在术后恢复期内的多源感知数据，包括语音信号、咽部表面微震信号、吞咽时气道压力扰动信号和环境气溶胶颗粒浓度数据； S200，基于咽部表面微震信号与吞咽时气道压力扰动信号交叉拟合，构建反映声门肌群张力波动的肌振系数矩阵P，包括： S201，对已去噪的咽部表面微震信号进行希尔伯特变换，提取信号的包络特征曲线与主频变化趋势； S202，将吞咽时采集的气道压力扰动信号进行时域归一化处理，获得标准压强变化轮廓； S203，采用动态时间规整算法对微震信号包络曲线与气道压力轮廓进行非线性匹配，建立动作对齐关系； S204，在匹配时点基础上，构建肌振系数矩阵P，矩阵中每一元素由对应时刻的微震幅值与压强扰动梯度计算获得，具体包括：对每一个匹配点ik,jk，取微震包络值Aik与归一化压强轮廓中对应点的一阶导数，定义肌振系数Pk为：；其中，为第i个时间点的微震信号包络值； S300，将所述语音信号与肌振系数矩阵P进行异步匹配分析，提取非生理性发声负载因子F，包括： S301，对术后语音信号进行短时能量提取与频谱熵分析，识别语音周期内的高负载发声片段； S302，将肌振系数矩阵P映射至语音信号时间轴，采用滑动窗口方式进行异步特征关联，提取发声片段对应的肌张力强度序列； S303，计算各发声片段中肌张力强度序列与语音能量曲线之间的相关性指标，识别出肌张力异常高于语音输出功率的失配区段； S304，将失配区段所占比例与幅度累积值综合计算，定义为非生理性发声负载因子F，具体包括： 对所有失配区段内的肌张力强度值进行累加，得到张力异常累积值，其中为肌张力值，为该段对应语音能量均值，N为匹配点数量；将时间比例因子R与张力异常累积值S线性加权，定义非生理性发声负载因子F；其中，时间比例因子的计算表达式为：R=TmismatchTtotal；Ttotal为总发声时间，Tmismatch为失配区段总时长； S400，基于环境气溶胶颗粒浓度数据与非生理性发声负载因子F协同分析，识别潜在诱发慢性水肿或局部感染的空气质量干扰强度R，并将非生理性发声负载因子F与空气质量干扰强度R构建为术后声门风险系数向量V，包括： S401，提取目标监测周期内的空气干扰强度指标D，并根据颗粒物粒径敏感因子与暴露时长调整计算，获得空气质量干扰强度R，具体包括：空气干扰强度指标D的计算方式为：D等于粒径加权平均浓度乘以暴露时间乘以敏感因子系数，在获得D后，将D值重新归一至区间[0,1]，乘以一组粒径敏感调整因子向量S，最终得到空气质量干扰强度R； S402，对非生理性发声负载因子F与空气质量干扰强度R进行双变量正交归一化，构建联合影响因子集合； S403，根据临床回溯样本拟合的风险增敏函数，将F与R输入曲面响应模型中，获得非线性耦合效应值作为声门风险权重； S404，将声门风险权重与归一化后的F和R组合构建术后声门风险系数向量V； S500，将所述风险系数向量V输入至经术后恢复曲线训练的迁移学习模型M中，获得目标患者在未来Δt时间内的异常风险预测值W； S600，当异常风险预测值W超过自适应警戒阈值T时，生成包含介入级别、干预方式与语音环境建议的个性化恢复路径，并将路径推送至患者智能终端及主治医生平台。

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