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龍圖騰網恭喜中國人民解放軍空軍軍醫大學申請的專利一種基于神經重癥的EIT成像算法優化方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119559287B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-18發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510111346.7，技術領域涉及：G06T11/00；該發明授權一種基于神經重癥的EIT成像算法優化方法是由胡世頡;楊濱設計研發完成，并于2025-01-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于神經重癥的EIT成像算法優化方法在說明書摘要公布了：本發明涉及醫學成像優化技術領域，公開了一種基于神經重癥的EIT成像算法優化方法，包括以下步驟：S101，采集患者的生理特征數據、解剖區域的解剖特征數據和基本特征數據，并通過第一特征序列表示；S102，對第一特征序列進行預處理，得到第二特征序列；S103，根據第二特征序列構建電阻抗基線分布預測模型，輸出患者在第二預設時間段的電阻抗基線分布；S104，使用改進的鸚鵡優化算法對預設的靈敏度矩陣進行優化，根據電阻抗基線分布預測模型構建目標函數，輸出最優的靈敏度矩陣。本發明通過個性化電阻抗基線分布預測和改進的鸚鵡優化算法優化靈敏度矩陣，實現精準成像，提升了復雜病理場景適應性，且有效降低偽影敏感性。

本發明授權一種基于神經重癥的EIT成像算法優化方法在權利要求書中公布了：1.一種基于神經重癥的EIT成像算法優化方法，其特征在于，包括以下步驟：S101，在第一預設時間段內根據第一預設時間間隔采集患者的生理特征數據、解剖區域的解剖特征數據和基本特征數據，并通過第一特征序列表示；其中，第一特征序列的第n個序列單元表示第n個時間點患者的生理特征數據、解剖特征數據和基本特征數據，n為時間點索引；S102，對第一特征序列進行預處理，得到第二特征序列，具體步驟包括：S201，使用3原則識別第一特征序列中的異常值，并將異常值替換處理為除異常值以外的值的平均值；S202，根據處理后的第一特征序列提取呼吸動態電阻特征，并將其拼接在第一序列特征的序列單元之后；S203，根據處理后的第一特征序列提取生理電阻多模交叉特征，并將其拼接在第一序列特征的序列單元之后；S204，對拼接后的第一特征序列使用z分數歸一化方法進行歸一化處理，得到第二特征序列；S103，根據第二特征序列構建電阻抗基線分布預測模型，輸出患者在第二預設時間段的電阻抗基線分布，電阻抗基線分布表示患者健康狀態下的電阻抗分布；其中，電阻抗基線分布預測模型基于門控循環單元構建，并通過與青蛙效應結合對其進行改進，電阻抗基線分布預測模型的結構包括：輸入增強模塊、動態門控模塊、漂移檢測模塊和輸出模塊；輸入增強模塊用于輸入第二特征序列和序列單元變化率特征，序列單元變化率特征表示當前序列單元與上一個序列單元之差；動態門控模塊包括重置門、更新門和隱藏狀態更新，并在重置門和更新門中引入序列單元變化率特征；漂移檢測模塊用于監測當前隱藏狀態與第一隱藏狀態的偏差，并當該偏差大于第一預設閾值時，使用校正公式進行校正，其中，當前隱藏狀態與第一隱藏狀態的偏差通過兩者的歐式距離表示，第一隱藏狀態表示在健康人群樣本中訓練得到的隱藏狀態均值，其中，校正公式為： ；其中，表示校正后的第n個時間點的隱藏狀態，表示控制校正幅度的系數，表示第一隱藏狀態；輸出模塊用于輸出患者在第二預設時間段的電阻抗基線分布；S104，使用改進的鸚鵡優化算法對預設的靈敏度矩陣進行優化，根據電阻抗基線分布預測模型構建目標函數，輸出最優的靈敏度矩陣。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國人民解放軍空軍軍醫大學，其通訊地址為：710032 陜西省西安市新城區長樂西路169號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。