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龙图腾网获悉同济大学申请的专利基于深度学习的心室辅助装置转速调控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：CN120037574B 。

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：202510126436.3，技术领域涉及：A61M60/508；该发明授权基于深度学习的心室辅助装置转速调控方法及系统是由苟艺辉;唐一超;朱禛彦设计研发完成，并于2025-01-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的心室辅助装置转速调控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于医疗器械技术领域，具体涉及一种基于深度学习的心室辅助装置转速调控方法及系统。其中基于深度学习的心室辅助装置转速调控方法，包括：采集左心室的当前压力信息和当前泵速信息，将当前压力信息和当前泵速信息送入已训练好的长短时记忆网络模型，通过长短时记忆网络模型得到待调控泵速信息，将待调控泵速信息送至心室辅助装置。通过本发明实现人体LVAD的监测模块可以根据血流动力学变化自动调节泵转速的控制目标，LVAD可以针对个体患者实现自适应控制。

本发明授权基于深度学习的心室辅助装置转速调控方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的心室辅助装置转速调控系统，其特征在于，包括： 心室辅助装置，所述心室辅助装置具有泵头及压力传感器，所述压力传感器用于采集左心室的当前压力信息； 控制器，所述控制器具有转速调控模块，所述转速调控模块连接所述心室辅助装置，所述转速调控模块用于获取当前压力信息和当前泵速信息，将所述当前压力信息和所述当前泵速信息送入已训练好的长短时记忆网络模型，通过所述长短时记忆网络模型得到待调控泵速信息，将所述待调控泵速信息送至所述心室辅助装置； 所述短时记忆网络模型的训练过程为： S0，建立心室辅助装置与人体心血管系统的耦合模型，确定所述耦合模型的输入量为所述心室辅助装置的泵速信号、输出量为左心室的压力值； S1，获取若干左心室的实际压力信息和实际泵速信息，将所述实际压力信息、所述实际泵速信息以及预设的参考压力信息送入预设的非线性模型预测控制器来预测未来压力信息，计算获取待调控的泵速信息； S2，将所述实际压力信息、所述参考压力信息、所述实际泵速信息以及所述未来压力信息和待调控的泵速信息送入长短时记忆网络模型进行训练，得到训练后的长短时记忆网络模型。

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