买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉深圳技术大学申请的专利呼吸困难的分析方法及装置、电子设备和存储介质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：CN115295144B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202210736629.7，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权呼吸困难的分析方法及装置、电子设备和存储介质是由陈梓然;杨英健;段文馨;王世聪;曾楠嵘;李玮;郭英委;刘洋;康雁设计研发完成，并于2022-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本呼吸困难的分析方法及装置、电子设备和存储介质在说明书摘要公布了：本公开涉及一种呼吸困难的分析方法及装置、电子设备和存储介质。其中，所述的呼吸困难的分析方法，包括：获取待分析患者对应的肺功能数据以及或肺图像对应的影像特征；分别从所述肺功能数据以及或所述影像特征中选择对应的设定局部特征，并分别根据所述肺功能数据以及或所述影像特征确定全局特征，并融合所述设定局部特征及全局特征得到融合特征；基于设定的分类器，利用所述融合特征，完成对所述患者的呼吸困难识别或识别以及或分级。本公开实施例可实现呼吸困难识别或识别以及或分级。

本发明授权呼吸困难的分析方法及装置、电子设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种呼吸困难的分析方法，其特征在于，包括： 若待分析患者患有所述慢性阻塞性肺病或所述待分析患者的慢性阻塞性肺病达到设定分级，则对所述待分析患者进行呼吸困难分析； 获取所述待分析患者对应的肺功能数据和或肺图像对应的影像特征；在所述获取待分析患者对应的肺功能数据和或肺图像对应的影像特征之前，对所述待分析患者进行慢性阻塞性肺病识别和或分级，包括：获取所述待分析患者对应的待处理的肺图像；对所述肺图像进行肺区域分割，得到肺实质图像；分别提取所述肺实质图像的组学特征及卷积特征；分别基于所述肺图像对应的慢阻肺识别或分级标签，对所述组学特征及所述卷积特征进行特征选择，得到选择的影像组学特征及选择的卷积特征；对所述选择的影像组学特征及所述选择的卷积特征进行第一融合操作，得到第一融合特征；基于所述第一融合特征及预设分类器，对慢阻肺进行识别和或分级；或，包括：获取所述待分析患者对应的待处理的肺图像；对所述肺图像进行肺区域分割，得到肺实质图像；提取所述肺实质图像对应的影像组学特征；基于肺实质图像对应的识别和或分级标签，对所述影像组学特征进行选择，得到选择的影像组学特征；确定所述影像组学特征的数目；利用所述影像组学特征生成影像组学特征图，对所述影像组学特征图进行卷积操作，得到所述数目的卷积特征；对所述影像组学特征及所述卷积特征进行融合操作，得到融合特征；根据所述融合特征，确定图卷积网络的风险因素特征；对所述风险因素特征及所述融合特征进行拼接操作，得到拼接特征；基于所述图卷积网络，利用所述拼接特征实现慢阻肺的识别和或分级；或，包括：获取所述待分析患者的待处理的肺图像及预设识别模型；对所述待处理的肺图像按照设定的多个角度进行投影，得到多个投影图像；基于所述预设识别模型，利用所述多个投影图像，完成对所述待处理的肺图像的慢阻肺识别或分级； 从所述待分析患者的肺功能数据和或所述待分析患者的肺图像对应的影像特征中选择对应的设定局部特征；根据所述待分析患者的肺功能数据和或所述待分析患者的肺图像对应的影像特征确定全局特征；融合所述设定局部特征及全局特征得到融合特征； 基于设定的分类器，利用所述融合特征，完成对所述患者的呼吸困难识别或识别和或分级。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人深圳技术大学，其通讯地址为：518000 广东省深圳市坪山区石井街道兰田路3002路；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。