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龙图腾网获悉北京市肿瘤防治研究所申请的专利一种PICC-DVT风险预测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：CN121075665B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202511622149.8，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种PICC-DVT风险预测方法及系统是由王国栋;沈艳芬;王新朋;陈杰;董静设计研发完成，并于2025-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种PICC-DVT风险预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种PICC‑DVT风险预测方法及系统，涉及医疗器械及医学数据分析技术领域。所述方法包括：筛选目标患者；获取目标患者的血管深度数据、臂围数据、置管当天血管直径数据、置管当天血流速度数据、术后第一天血管直径数据和血流速度数据；获取目标患者是否出现深静脉血栓的判断结果；训练PICC‑DVT风险预测模型；对患者的深静脉血栓风险进行预测。根据本发明，可通过高频超声实时监测置管静脉的血管深度、直径、臂围及血流速度，获取相关的血管参数和血流动力学数据，进而构建一个组合模型，将多种参数进行融合，并优化参数权重，揭示血管参数与血流速度之间的交互作用，提高DVT风险评估的准确性和可靠性。

本发明授权一种PICC-DVT风险预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种PICC-DVT风险预测方法，其特征在于，包括： 根据预设的患者筛选规则，筛选目标患者； 获取目标患者的血管深度数据、臂围数据、置管当天血管直径数据、置管当天血流速度数据、术后第一天血管直径数据和术后第一天血流速度数据； 获取目标患者是否出现深静脉血栓的判断结果； 根据多个目标患者的血管深度数据、臂围数据、置管当天血管直径数据、置管当天血流速度数据、术后第一天血管直径数据和术后第一天血流速度数据以及判断结果，训练PICC-DVT风险预测模型； 通过训练后的PICC-DVT风险预测模型，对患者的深静脉血栓风险进行预测； 所述方法还包括： 根据判断结果，对目标患者进行分组，获得血栓组目标患者，以及无血栓组目标患者； 确定血栓组目标患者和无血栓组目标患者关于血管深度数据的第一趋势判断结果； 确定血栓组目标患者和无血栓组目标患者关于臂围数据的第二趋势判断结果； 确定血栓组目标患者和无血栓组目标患者关于置管当天血管直径数据以及术后第一天血管直径数据的第三趋势判断结果； 确定血栓组目标患者和无血栓组目标患者关于置管当天血流速度数据以及术后第一天血流速度数据的第四趋势判断结果； 所述趋势判断结果为正相关或负相关； 根据多个目标患者的血管深度数据、臂围数据、置管当天血管直径数据、置管当天血流速度数据、术后第一天血管直径数据和术后第一天血流速度数据以及判断结果，训练PICC-DVT风险预测模型，包括： 设置目标函数； 根据多个目标患者的血管深度数据、臂围数据、置管当天血管直径数据、置管当天血流速度数据、术后第一天血管直径数据和术后第一天血流速度数据以及判断结果，对目标函数的目标系数进行求解，获得目标系数求解值； 通过第一趋势判断结果、第二趋势判断结果、第三趋势判断结果和第四趋势判断结果，对目标系数求解值进行验证； 在验证通过的情况下，根据目标函数和验证后的目标系数求解值，获得训练后的PICC-DVT风险预测模型； 当存在任意一个目标系数的求解值验证不通过的情况下，继续训练直到所有目标系数的求解值全部验证通过。

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