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龙图腾网恭喜北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)申请的专利基于心电图结合人工智能技术的HFimpEF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：CN119475104B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202510053259.0，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于心电图结合人工智能技术的HFimpEF预测方法是由唐熠达;马双全;杨杰设计研发完成，并于2025-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于心电图结合人工智能技术的HFimpEF预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于心电图结合人工智能技术的HFimpEF预测方法，属于心力衰竭预测领域，包括：采集不同患者的心电图，并基于心电图学习算法对每张心电图的细微变化进行自动识别与分类，得到对应的早期预测结果以及早期检测精度；集成每个患者的生理数据建立与自身的心电图的心脏评估关联，且结合相应的早期检测精度，获取优化向量；基于所有优化向量对心电图学习算法进行优化处理，得到优化学习算法；按照优化学习算法继续对每张心电图进行分析得到分析结果，且结合对应早期检测结果，得到对应患者的HFimpEF预测结果。减少单一信号可能导致的误判，提高后期HFimpEF的预测精度。

本发明授权基于心电图结合人工智能技术的HFimpEF预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于心电图结合人工智能技术的HFimpEF预测方法，其特征在于，包括：步骤1：采集不同患者的心电图，并基于心电图学习算法对每张心电图的细微变化进行自动识别与分类，得到对应的早期检测结果以及早期检测精度；步骤2：集成每个患者的生理数据建立与自身的心电图的心脏评估关联，且结合相应的早期检测精度，获取优化向量；其中，建立与自身的心电图的心脏评估关联包括：采集对应患者的多组生理数据，并绘制得到每个生理参数的波动曲线；将所述心电图、所有波动曲线依次输入到与心脏关联的评估模型中，得到心脏评估关联；步骤3：基于所有优化向量对所述心电图学习算法进行优化处理，得到优化学习算法；步骤4：按照所述优化学习算法继续对每张心电图进行分析得到分析结果，且结合对应早期检测结果，得到对应患者的HFimpEF预测结果；其中，获取优化向量，包括：对所述心脏评估关联按照关联指标对生理参数与心电图进行关联性的提取，进而确定对应关联指标对相应早期检测精度的影响因子；根据每个关联指标的影响因子，构建优化向量；其中，结合对应早期检测结果，得到对应患者的HFimpEF预测结果，包括：将获取每张心电图的分析结果与早期检测结果进行综合对比，得到每个分析参数的N1对数组，其中，每对数组包含同个分析参数下对应心电图的早期参数值以及算法优化后的当下参数值，且N1表示心电图的数量；对所述N1对数组进行早期参数值的第一曲线绘制以及当下参数值的第二曲线绘制，并判断所述第一曲线与第二曲线中存在的相交点；若相交点的数量为0或为1，将对应分析参数的当下参数值进行保留；若相交点的数量不为0且不为1，则按照相交点对第一曲线以及第二曲线进行竖直分割，来依次获取每两个相交点之间的曲线面积差；根据涉及到的所有曲线面积差，对相应分析参数的当下参数值进行调整，得到新值并保留；将对应心电图下不同分析参数的保留值，作为对应患者的HFimpEF预测结果。

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北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)，其通讯地址为：100191 北京市海淀区花园北路49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”。