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！

龙图腾网获悉成都大学申请的专利一种心率智能预测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：CN121489434B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610031054.7，技术领域涉及：A61B5/024；该发明授权一种心率智能预测方法是由周晓清;林立峰;林宇航;张莉;李宏设计研发完成，并于2026-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种心率智能预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种心率智能预测方法，本发明涉及心率监测技术领域，通过心率监测仪器连续采集患者的心率数据，构建短期心率序列及对应波形图，并对波形图进行区间分段，提取各区间的心率典型特征，包括区间平均心率和区间心率标准差，组合为特征序列并建立心率特征库；在预测阶段，以当前时间为基准，获取患者过去一个溯源周期的心率数据，生成最新溯源短期心率波形图及其特征序列，通过在心率特征库中检索匹配的历史特征序列，计算差异率以确定最优匹配，最终基于最优心率波形图和特征序列输出未来心率的预测结果；利用历史数据模式关联患者自身的特性实现智能预测，提升心率监测的准确性和时效性，为临床决策提供支持。

本发明授权一种心率智能预测方法在权利要求书中公布了：1.一种心率智能预测方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤一，利用心率监测仪器对重症监护患者进行心率采集，确定重症监护患者于采集周期内所关联的心率数据，构建若干短期心率序列R1,R2,...,Rj，其中，j代表预设采集周期内的时刻总数； 获取预设的短期及时长T2，以短期T2对采集周期T1按时间线顺序进行分段处理，得若干短期，统计总数记为m，确定重症监护患者所关联的若干短期序列ST1,ST2,...,STm中各短期所关联的短期心率序列及短期心率波形图W1,W2,...,Wm； 步骤二，对各若干短期心率波形图W1,W2,...,Wm进行区间分段，确定各短期心率波形图所关联的若干心率波形区间，包括：获取短期序列ST1,ST2,...,STm及与其所对应的短期心率波形图序列W1,W2,...,Wm； 基于时刻总数K对短期STn进行区间分段，得短期区间序列DT1,DT2,...,DTu，其中，K＜o、短期区间DT1的开始时间为短期STn的开始时间、短期区间DTu的结束时间为短期STn的结束时间； 在短期心率波形图Wn中提取短期区间序列DT1,DT2,...,DTu中各短期区间所关联短期心率波形图Wn的部分，并记为各短期区间所关联的心率波形区间，汇总记为心率波形区间序列w1,w2,...,wu，其中，按w1至wu的顺序进行拼接，得短期心率波形图Wn； 构建各心率波形区间所关联的心率典型特征，包括： 确定短期区间序列中任一短期区间DTv的心率波形区间wv，1≤v≤u； 取wv中各时刻的心率数据的均值，记为区间平均心率r_avg_v; 基于r_avg_v确定wv中所有心率数据的标准差，记为区间心率标准差σ_v； 组合r_avg_v及σ_v，作为短期区间DTv关联的心率波形区间wv的心率典型特征DXv； 基于确定短期区间DTv关联的心率波形区间wv的心率典型特征DXv的方式确定心率波形区间序列w1,w2,...,wu中各心率波形区间所关联的心率典型特征，得与心率波形区间序列w1,w2,...,wu对应的心率典型特征序列DX1,DX2,...,DXu； 确定各短期心率波形图关联的心率典型特征序列，联合对应短期心率波形图构建心率特征库，具体为： 提取心率典型特征序列DX1,DX2,...,DXu及心率波形区间序列w1,w2,...,wu； 将任一心率典型特征DXv与对应的心率波形区间wv组合作为一组心率特征记录，存储于预设的心率特征库中； 同理，确定u组心率特征记录，存储于心率特征库，其中，每组心率特征记录均以区间平均心率及区间心率标准差作为查询索引； 步骤三，以当前时间作为溯源周期的结束时间，获取重症监护患者在过去一个溯源周期内的心率数据，并进行区间分段确定溯源短期区间序列DT1',DT2',...,DTu'，再确定最新溯源短期心率波形图所关联的心率波形区间及心率典型特征，将距当前时间最近的g个心率典型特征，记为第一心率典型特征序列，其中，g为预设的整数，且1≤g≤u； 从心率特征库中检索任意一组连续的g个心率特征记录中的心率典型特征，按检索时间先后顺序排列，记为第二心率典型特征序列； 确定第一心率典型特征序列与第二心率典型特征序列中对应的心率典型特征的差异率，若满足平均差异率小于预设的差异率阈值，则将第二心率典型特征序列作为候选心率典型特征序列； 同理，确定所有候选心率典型特征序列，并选定其中平均差异率最小的候选心率典型特征序列作为最优心率典型特征序列； 提取最优心率典型特征序列中各心率典型特征所关联的心率特征记录，提取心率波形区间，并反向究源确定心率波形图，标记为目标心率波形图； 提取目标心率波形图与第一心率典型特征序列中的g个心率典型特征对应的g个溯源短期区间的时间线之后的g个溯源短期区间对应的心率波形图，组合记为最优心率波形图，将最优心率波形图中的心率典型特征作为重症监护患者所关联的心率预测输出并展示。

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成都大学，其通讯地址为：610000 四川省成都市龙泉驿区外东十陵镇成洛大道2025号；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。