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龙图腾网获悉济宁医学院申请的专利基于动物模型的坏死性筋膜炎过程模拟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：CN119153107B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202411224617.1，技术领域涉及：G16H50/50；该发明授权基于动物模型的坏死性筋膜炎过程模拟方法及系统是由贾代良;吕琳;邢宝杰设计研发完成，并于2024-09-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动物模型的坏死性筋膜炎过程模拟方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于动物模型的坏死性筋膜炎过程模拟方法及系统，方法包括动物模型选取、感染实验设计、实验数据收集、模拟系统构建和坏死性筋膜炎过程模拟。本发明涉及坏死性筋膜炎过程模拟技术领域，具体是指基于动物模型的坏死性筋膜炎过程模拟方法及系统，本方案采用基于动物模型的坏死性筋膜炎实验分析方法进行干扰过程模拟的前置实验准备；采用结合人工特征和切片图像特征进行多模态融合的方法进行数据预处理；采用结合改进感染流程建模的深度神经网络方法进行模拟系统的构建，为坏死性筋膜炎的研究方向提供了一定的支持和探索。

本发明授权基于动物模型的坏死性筋膜炎过程模拟方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于动物模型的坏死性筋膜炎过程模拟方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤S1：动物模型选取，具体为选用小鼠动物模型进行过程模拟实验，并通过菌株提取和培养，进行动物分组和动物模型构建，得到坏死性筋膜炎过程模拟动物模型；步骤S2：感染实验设计，具体为构建感染实验环境并进行坏死性筋膜炎感染过程实验，并通过病理学分析、共振检查和后处理，得到感染实验过程数据；步骤S3：实验数据收集，具体为依据所述坏死性筋膜炎过程模拟动物模型中的数据和所述感染实验过程数据，通过实验数据收集，得到过程模拟原始数据，并对所述过程模拟原始数据进行数据预处理，得到过程模拟优化数据；步骤S4：模拟系统构建，用于进行坏死性筋膜炎过程模拟系统设计，具体为依据所述过程模拟优化数据，采用结合改进感染流程建模的深度神经网络方法进行模拟系统构建，得到坏死性筋膜炎过程模拟模型；所述结合改进感染流程建模的深度神经网络，具体包括感染流程模组、神经常微分求解器、深度神经网络基本子网和流程组合优化损失函数；所述感染流程模组，用于通过将感染过程分段的方式进行坏死性筋膜炎过程模拟的相关参数生成，并设置过程模拟的预测参数目标组合；所述神经常微分求解器，用于增强深度神经网络模型对于坏死性筋膜炎过程模拟的拟合性能；所述深度神经网络基本子网，用于作为坏死性筋膜炎过程模拟的基本预测子网；所述流程组合优化损失函数，用于通过最小化损失提升模型性能；所述采用结合改进感染流程建模的深度神经网络方法进行模拟系统构建，得到坏死性筋膜炎过程模拟模型的步骤，包括：步骤S41：构建感染流程模组，具体为进行感染流程建模，得到感染过程模参数组合，并将所述感染过程模参数组合作为感染流程模组，计算公式为：；式中，是感染过程模参数组合，用于表示感染流程模组，是感染传播率参数，用于表示坏死性筋膜炎的病原体传播速率，W是深度神经网络基本子网的权重参数，是潜伏期速率参数，用于表示接触病原体并开始感染的时间速率，是组织破坏速率参数，用于表示感染发展到组织破坏的速率，是治疗成功率参数，用于表示染者在接受治疗后恢复的速率，是病情恶化速率参数，用于表示感染从早期阶段转变为更严重阶段的速率，是死亡率参数，用于表示坏死性筋膜炎未能及时治疗而导致的死亡率；步骤S42：构建神经常微分求解器，具体为通过神经常微分求解器，依照时间步计算坏死性筋膜炎过程模拟向量表示，计算公式为：；式中，Zt+1是t+1时刻的坏死性筋膜炎过程模拟向量表示，t是时间步索引，f·是神经网络标识函数，具体指深度神经网络，Zt是t时刻的坏死性筋膜炎过程模拟向量表示，是t时刻的感染过程模参数组合，W是深度神经网络基本子网的权重参数；步骤S43：构建深度神经网络基本子网，具体为构建包括输入层、隐藏层和输出层的深度神经网络基本子网，并通过结合所述感染流程模组和神经常微分求解器进行隐藏层改进，构建得到所述深度神经网络基本子网；步骤S44：构建流程组合优化损失函数，用于结合感染流程模组进行模型整体损失优化，计算公式为： ；式中，L是流程组合优化损失函数，T是时间步总数，t是时间步索引，min是求取最小值函数，是感染过程模参数组合，Xt是真实数据，用于表示坏死性筋膜炎过程模拟前实验得到的真实数据，是预测数据，用于表示坏死性筋膜炎过程模拟模型得到的预测数据，It是真实治疗总数，是预测治疗总数，CRt是真实恶化总数，是预测恶化总数，Dt是真实死亡总数，是预测死亡总数；步骤S45：坏死性筋膜炎过程模拟模型训练，具体为通过构建所述感染流程模组、所述神经常微分求解器、所述深度神经网络基本子网和所述流程组合优化损失函数，进行模型训练，得到坏死性筋膜炎过程模拟模型ModelNF；步骤S5：坏死性筋膜炎过程模拟，具体为使用所述坏死性筋膜炎过程模拟模型，进行基于动物模型的坏死性筋膜炎过程模拟，得到坏死性筋膜炎过程模拟预测数据；所述坏死性筋膜炎过程模拟预测数据，具体指预测得到的感染过程模参数组合随时间步的变化数据。

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