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龙图腾网获悉沈阳恒德医疗器械研发有限公司申请的专利基于振荡波和PPG信号协同学习的血压测量系统及方法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：CN120241017B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202510742489.8，技术领域涉及：A61B5/022；该发明授权基于振荡波和PPG信号协同学习的血压测量系统及方法是由孙英贤设计研发完成，并于2025-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于振荡波和PPG信号协同学习的血压测量系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于振荡波和PPG信号协同学习的血压测量系统及方法，涉及可穿戴医疗健康监测技术领域。本发明充分发挥CNN在局部特征提取、Transformer在时序建模以及PPG信号在辅助血压预测方面的优势，可显著提升血压估计的准确性。既采用深度学习自动提取复杂特征、减少对手工特征工程的依赖，又采用传统机器学习，增强模型解释性，结合两者优势，提高血压估计的精度和鲁棒性。本发明适用性广，可适用于家庭健康监测、临床监护和可穿戴设备等多种场景，同时采用多任务学习，可以同时预测收缩压和舒张压，共享特征提取网络。而且，该算法是轻量级算法，可以部署在可穿戴设备上实现低功耗、高效率的实时血压估计，为健康监测提供有力支持。

本发明授权基于振荡波和PPG信号协同学习的血压测量系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于振荡波和PPG信号协同学习的血压测量系统，其特征在于：包括振荡波和PPG信号数据库构建模块、数据预处理模块、特征提取模块与血压估计模块； 所述振荡波和PPG信号数据库存储了3000名受试者的振荡波和PPG信号以及相应的舒张压和收缩压； 所述数据预处理模块用于对获取的振荡波信号和PPG信号进行滤波处理，去除常见噪声； 所述特征提取模块构建CNN-Transformer网络，包括CNN特征提取器、位置编码器、多层Transformer编码器、全局平均池化层、全连接层和特征融合模块，利用CNN特征提取器提取振荡波信号和PPG信号的局部特征，利用多层Transformer编码器提取振荡波信号的时序特征；在此基础上，通过位置编码器为提取的特征添加位置编码，用以保留序列信息并增强模型对时序特征的感知能力；全局平均池化层对多层Transformer编码器的输出进行全局平均池化后输入全连接层；特征融合模块结合时频分析和统计特征提取手工特征，与深度学习提取的特征进行特征融合，划分训练集和测试集； 所述血压估计模块使用XGBoost模型根据提取的特征进行血压估计，实现对收缩压和舒张压的精准预测。

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