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龙图腾网恭喜复旦大学申请的专利心脏多模态数字孪生仿真方法、系统、电子设备及介质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：CN119418943B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-20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：202510027021.0，技术领域涉及：G16H50/50；该发明授权心脏多模态数字孪生仿真方法、系统、电子设备及介质是由王成彦设计研发完成，并于2025-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本心脏多模态数字孪生仿真方法、系统、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种心脏多模态数字孪生仿真方法、系统、电子设备及介质，属于数字孪生技术领域。该方法包括：S1、采集心脏的多模态数据；S2、对采集到的多模态数据进行预处理，得到心脏数字数据；S3、基于心脏数字数据，构建心脏的多模态数字孪生模型并优化；S4、利用优化后的多模态数字孪生模型，使用龙格‑库塔法并结合PSO算法对心脏的电生理活动进行实时仿真；S5、基于优化后的多模态数字孪生模型和仿真结果，进行虚拟心脏手术治疗的模拟和规划；S6、对多模态数字孪生模型进行动态评估，实时监测心脏的状态变化。本发明采用上述的一种心脏多模态数字孪生仿真方法、系统、电子设备及介质，可以实现心脏状态的高效仿真与实时监测。

本发明授权心脏多模态数字孪生仿真方法、系统、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种心脏多模态数字孪生仿真方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集心脏的多模态数据；S2、对采集到的多模态数据进行预处理，得到心脏数字数据；S3、基于心脏数字数据，构建心脏的多模态数字孪生模型并优化；S4、利用优化后的多模态数字孪生模型，使用龙格-库塔法并结合PSO算法对心脏的电生理活动进行实时仿真；S5、基于优化后的多模态数字孪生模型和仿真结果，进行虚拟心脏手术治疗的模拟和规划；S6、对多模态数字孪生模型进行动态评估，实时监测心脏的状态变化；步骤S3中，构建心脏的多模态数字孪生模型，包括以下步骤：S31、将影像数据、电生理数据和生理生化数据进行融合； ；其中，表示融合后的数据；表示CT数据；表示MRI数据；表示ECG数据；表示血压数据；表示血糖数据；、、、、均表示权重系数，且；S32、利用后门控技术扫描完整心脏的CTA数据，按心动周期进行动态建模； ；其中，表示心动周期内心脏容积的变化；表示基础容积；表示第个谐波的振幅；表示角频率；表示心动周期内的时间点；表示第个谐波的相位；表示谐波数；S33、定制化生物力学建模； ；其中，表示应力；表示杨氏模量；表示应变；S34、构建心脏的多模态数字孪生模型； ；其中，表示多模态数字孪生模型；表示几何结构；表示电生理特性；表示血流动力学特性； ； ； ；其中，表示根据和构建几何结构的函数；表示根据和构建电生理特性的函数；表示根据、和构建血流动力学特性的函数；S35、通过与实际心脏数据对比，验证多模态数字孪生模型准确性，并进行优化，得到优化后的多模态数字孪生模型； ；其中，表示优化后的多模态数字孪生模型；表示学习率；表示实际心脏数据；步骤S4中，电生理仿真模块利用优化后的多模态数字孪生模型，使用龙格-库塔法并结合PSO算法对心脏的电生理活动进行实时仿真，包括以下步骤：S41、利用优化后的多模态数字孪生模型，初始化模型参数，包括心率、心肌细胞的离子通道特性和药物浓度，心肌细胞的离子通道特性包括钠通道、钙通道和钾通道； ；其中，表示初始膜电位；表示根据优化后的多模态数字孪生模型中的电生理特性确定的初始值；S42、定义PSO算法的参数，包括粒子群大小、惯性权重、个体学习因子和群体学习因子；粒子位置和速度初始化，位置对应电生理模型的参数，速度对应参数的变化率；S43、定义适应度函数，用于评估每个粒子代表的电生理模型参数的性能； ；其中，表示适应度函数；表示仿真得到的膜电位；表示实际观测的膜电位；表示时间点数量；表示时间点的索引；S44、使用PSO算法迭代优化电生理模型参数，直到达到最大迭代次数；S45、建立心室心肌细胞模型； ；其中，表示离子电流；表示膜电位；表示膜电容；S46、使用龙格-库塔法进行心室心肌细胞动作电位仿真； ； ； ； ； ；其中，表示第步的膜电位；、、、表示PSO优化后的参数变化；表示时间步长；S47、利用PSO优化后的参数进行电生理仿真，并分析不同生理和病理条件对心脏功能的影响； ；其中，、、表示PSO优化后的离子通道电导；、、、、、表示离子通道的门控变量；、、分别表示钠、钙、钾的平衡电位。

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