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龙图腾网恭喜清华大学申请的专利疗效预测模型构建、预测方法、装置及电子设备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：CN115644812B 。

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：202211348502.4，技术领域涉及：A61B5/00；该发明授权疗效预测模型构建、预测方法、装置及电子设备是由胡迎炳;郑冬阳;王志燕;袁媛;郝红伟;李路明设计研发完成，并于2022-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本疗效预测模型构建、预测方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开了疗效预测模型构建、预测方法、装置及电子设备，其中，疗效预测模型构建方法包括：获取样本对象清醒状态和睡眠状态下发作间期的脑电数据；根据样本对象的脑电数据，确定样本对象的非线性动力学特征；对样本对象的非线性动力学特征进行处理，确定样本对象的特征向量，样本对象的特征向量由筛选后的非线性动力学特征组成；根据样本对象的特征向量和，对预设疗效预测模型进行训练，待预测准确率达到预设标准时，确定疗效预测模型。利用构建的疗效预测模型可以确定待预测对象是否适合接受特定临床治疗，不适合手术的患者可避免不必要的费用。

本发明授权疗效预测模型构建、预测方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种疗效预测模型构建方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：获取样本对象清醒状态和睡眠状态下发作间期的脑电数据；根据所述样本对象的脑电数据，确定所述样本对象的非线性动力学特征；对所述样本对象的非线性动力学特征进行处理，确定所述样本对象的特征向量，所述样本对象的特征向量由筛选后的非线性动力学特征组成；根据所述样本对象的特征向量，对预设疗效预测模型进行训练，待预测准确率达到预设标准时，确定疗效预测模型；所述预设疗效预测模型为二分类模型；所述非线性动力学特征包括复杂度特征、熵特征及分形分析特征，所述根据所述样本对象的脑电数据，确定所述样本对象的多个非线性动力学特征，包括：对所述样本对象的脑电数据进行窗口分割，确定脑电数据窗口片段；对所述脑电数据窗口片段分别进行非线性动力学特征复杂度、熵和分形分析的计算，确定所述样本对象的复杂度特征、熵特征及分形分析特征；所述复杂度特征包括：均值复杂度、中位值复杂度、中值复杂度、k均值复杂度和排序复杂度；所述复杂度特征用于提取所述样本对象的潜在模式、衡量信息容量；所述熵特征包括：香农熵、近似熵、样本熵、排序熵、小波熵和希尔伯特-黄谱熵；所述熵特征用于度量所述样本对象的特征分布；所述分形分析特征包括：递归定量分析、Lyaponuv指数、关联维度和去趋势波动分析；所述分形分析特征用于表现大脑系统的混沌程度，反映了预测的时间尺度；所述对所述样本对象的非线性动力学特征进行处理，确定所述样本对象的特征向量，包括：根据所述样本对象的特定临床治疗的疗效，将所述样本对象分为正样本和负样本，其中，所述正样本为所述疗效满足预设条件的样本对象，所述负样本为所述疗效不满足预设条件的样本对象；对所述样本对象的非线性动力学特征进行差异显著性分析，确定在所述正样本和所述负样本两组间具有显著性差异的非线性动力学特征；采用递归特征消除特征选择法，根据具有显著性差异的非线性动力学特征对应的特定临床治疗的疗效重要程度，对所述具有显著性差异的非线性动力学特征进行筛选，筛选后的非线性动力学特征组成所述样本对象的特征向量。

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