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龙图腾网恭喜中国科学院深圳先进技术研究院申请的专利监测脑血流自动调节功能、训练目标模型的方法及装置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：CN114831615B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202210200408.8，技术领域涉及：A61B5/026；该发明授权监测脑血流自动调节功能、训练目标模型的方法及装置是由吴栋;张攀登;刘嘉设计研发完成，并于2022-03-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本监测脑血流自动调节功能、训练目标模型的方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种监测脑血流自动调节功能、训练目标模型的方法及装置，属于智能医学技术领域。所述方法包括：基于动脉血压信号与脑血流信号，确定用于表示待监测的脑血流自动调节CA功能当前状态的第一传递函数分析TFA变量，动脉血压信号为CA功能的输入信号，脑血流信号为CA功能的输出信号。基于第一TFA变量，通过目标模型确定CA功能是否损伤，目标模型能够基于任意的CA功能对应的TFA变量监测任意的CA功能是否损伤，目标模型包括第一支路和第二支路，第一支路用于确定第一TFA变量的聚类损失，第二支路用于确定第一TFA变量的重构损失。目标模型是基于重构损失和聚类损失对模型进行训练得到的，相比于逻辑回归模型，提高了监测的准确性。

本发明授权监测脑血流自动调节功能、训练目标模型的方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种监测脑血流自动调节功能的方法，其特征在于，所述方法包括：基于动脉血压信号与脑血流信号，确定用于表示待监测的脑血流自动调节CA功能当前状态的第一传递函数分析TFA变量，所述动脉血压信号为所述CA功能的输入信号，所述脑血流信号为所述CA功能的输出信号；基于所述第一TFA变量，通过目标模型确定所述CA功能是否损伤，所述目标模型能够基于任意的CA功能对应的TFA变量监测所述任意的CA功能是否损伤，所述目标模型包括第一支路和第二支路，所述第一支路用于确定所述第一TFA变量的聚类损失，所述第二支路用于确定所述第一TFA变量的重构损失；所述第一支路包括编码模块和深度嵌入式聚类模块，编码模块包括N个具有不同感受野大小的卷积核的分支，所述N为大于或等于2的整数；所述第二支路包括所述编码模块和解码模块，所述解码模块包括N个具有不同感受野大小的卷积核的分支；所述目标模型是基于多组样本数据中每组样本数据对应的第二TFA变量，对深度卷积嵌入式聚类模型进行迭代训练获得，所述每组样本数据包括样本动脉血压信号和样本脑血流信号，每组第二TFA变量用于描述对应CA功能的状态；所述方法还包括：在每次迭代中，将多组第二TFA变量中的指定数量阈值组第二TFA变量作为所述深度卷积嵌入式聚类模型的输入特征；分别通过所述编码模块中的多个分支中每个分支对所述输入特征进行卷积处理，以实现对所述输入特征的编码，通过所述深度嵌入式聚类模块对所述编码模块编码处理后得到的特征进行聚类处理，并根据聚类结果进行所述第一支路的梯度反向传播；分别通过所述解码模块中的N个分支中每个分支对所述编码模块编码处理后得到的特征进行卷积处理；在所述第二支路中的每个分支上，采用跳跃连接方式将编码模块中的指定卷积层的卷积结果与所述解码模块中相同通道的卷积结果进行结合；将所述解码模块包括的每个分支输出的卷积结果进行融合，得到特征重构结果，并根据所述特征重构结果进行所述第二支路的梯度反向传播；在迭代训练满足训练结束条件的情况下，将得到的深度卷积嵌入式聚类模型确定为所述目标模型。

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