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龙图腾网恭喜加利福尼亚大学董事会申请的专利振动源的计算局部化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：CN116269415B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202310136709.3，技术领域涉及：A61B5/318；该发明授权振动源的计算局部化是由D·E·克鲁门;A·D·麦卡洛克;C·维隆科;G·贺设计研发完成，并于2016-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本振动源的计算局部化在说明书摘要公布了：提供了用于纤颤源的计算定位的系统。在一些实现方式中，系统执行操作，所述操作包括生成患者心脏的电激活的表示并且基于相关性将生成的表示与心脏的一个或多个存储的表示进行比较以识别心脏的至少一个匹配的表示。该操作还可以包括基于至少一个匹配的表示来生成针对患者心脏的计算模型，其中该计算模型包括患者心脏中的一个或多个纤颤源的示出。另外，操作可以包括经由用户接口显示计算模型的至少一部分。还描述了相关的系统、方法和制品。

本发明授权振动源的计算局部化在权利要求书中公布了：1.一种由一个或多个计算系统执行的方法，所述方法包括：访问包括多个计算模型的库，所述多个计算模型中的每一个与被映射到三维有限元心脏网格的一组心脏电激活相关联，所述多个计算模型中的每一个还与包括心律失常源的源位置的一组心脏特性相关联，至少两组电激活与不同的源位置相关联；至少基于与所述库中的第一计算模型相关联的第一组电激活生成第一模拟心动图，所述第一模拟心动图与所述第一计算模型的第一源位置相关联；至少基于与所述库中的第二计算模型相关联的第二组电激活，生成与所述第二计算模型的第二源位置相关联的第二模拟心动图，当与所述第一计算模型相比时，所述第二计算模型与不同的心脏形状和或不同的瘢痕位置相关联；至少基于所述第一模拟心动图和所述第二模拟心动图训练机器学习算法，训练的机器学习算法被配置为接收包括从患者收集的患者心动图的输入并生成包括与患者心动图相关联的心律失常的患者源的患者源位置的输出；和至少基于训练的机器学习算法的所述输出确定所述患者的治疗，所述治疗包括消融，以及由所述机器学习算法输出的所述患者源位置是所述消融的目标源位置。

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加利福尼亚大学董事会，其通讯地址为：美国加利福尼亚州；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”。