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龙图腾网获悉核工业总医院;南京理工大学申请的专利基于可视图的非接触式睡眠阶段分类系统及分类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：CN120477726B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510985294.6，技术领域涉及：A61B5/00；该发明授权基于可视图的非接触式睡眠阶段分类系统及分类方法是由高士媛;陈锐;洪弘;王巧军;郭开达;薛彪;庄中旭设计研发完成，并于2025-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于可视图的非接触式睡眠阶段分类系统及分类方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于可视图的非接触式睡眠阶段分类系统及分类方法。该系统包括非接触式生理信息获取模块、可视图网络搭建模块、睡眠阶段多元分类模块。用于对由可视图网络搭建模块所提取的网络特征利用机器学习的方法进行训练，首先对提取的网络特征进行归一化处理，再将睡眠阶段划分为清醒期和睡眠期，之后再对睡眠期进行细分类，将睡眠期划分为快速眼动期、睡眠I期、睡眠II期和睡眠III期，最终完成五类睡眠阶段的划分。本发明将可视图网络应用于非接触式生命体征监测雷达所提取出的呼吸与心跳信号，实现对呼吸和心跳两个支路网络的搭建，进一步挖掘呼吸与心跳信号的深层次信息，有助于提升睡眠阶段分类的准确率。

本发明授权基于可视图的非接触式睡眠阶段分类系统及分类方法在权利要求书中公布了：1.基于可视图的非接触式睡眠阶段分类系统，其特征在于，包括： 非接触式生理信息获取模块，用于利用非接触式生命体征监测雷达实时采集患者睡眠状态的生命体征信号，并对信号进行滤波得到呼吸与心跳信号； 可视图网络搭建模块，用于将非接触式生理信息获取模块得到的呼吸信号和心跳信号通过加权有限穿越可视图映射为呼吸网络和心跳网络，并对呼吸网络和心跳网络分别进行网络特征的提取，完成网络的搭建； 睡眠阶段多元分类模块，用于对由可视图网络搭建模块所提取的网络特征利用机器学习的方法进行训练，首先对提取的网络特征进行归一化处理，再将睡眠阶段划分为清醒期和睡眠期，之后再对睡眠期进行细分类，将睡眠期划分为快速眼动期、睡眠I期、睡眠II期和睡眠III期，最终完成五类睡眠阶段的划分； 所述可视图网络搭建模块包括： （1）加权有限穿越可视图初始化模块； （2）呼吸、心跳网络及耦合网络搭建模块； （3）网络特征提取模块：对得到的网络进行网络特征的提取，提取出反映时间序列变化的特征参数； 所述加权有限穿越可视图初始化模块包括： ①连边原则设定：对由非接触式生理信息获取模块得到的呼吸与心跳信号时间序列和，N为时间序列总长度，设置有限穿越视距L=1，序列中任意两点可视即存在连边的原则为： 序列中相隔m个数据点的两点和存在连边时，那么这两点之间存在k个数据点，其中，满足： ； 并且其余个数据点满足： ； 此时两点之间存在连边； ②连边指向设定：考虑时间序列的不可逆性，假定序列中存在连边的两点分别为节点和节点，此时将AB两点间连边的指向定义为： ； ③边权重设定：定义序列中两点和的边权重为： ； 所述呼吸、心跳网络及耦合网络搭建模块包括： ①呼吸网络与心跳网络搭建：依据加权有限穿越可视图初始化模块中的设定，分别将呼吸信号时间序列和心跳信号时间序列送入初始化模块，依据所设定的原则映射得到呼吸加权有向网络、心跳加权有向网络； ②呼吸心跳耦合网络搭建，具体过程包括： A.计算呼吸加权有向网络第i个节点的度值，度值定义为呼吸加权有向网络中所有与该节点相连的其它节点的数目； B.计算心跳加权有向网络第i个节点的度值，度值定义为心跳加权有向网络中所有与该节点相连的其它节点的数目； C.当时，则认为呼吸加权有向网络第i个节点和心跳加权有向网络第i个节点之前存在连边，连边的指向为呼吸网络中的节点i指向心跳网络中的节点i，所有连边的集合为；其中，为预设的耦合阈值，根据呼吸与心跳信号的生理特性和采样频率自适应确定，此处设置为； D.得到呼吸心跳耦合网络，其中为两个单层网络和的集合,为单层网络和之间所有连边的集合； 所述网络特征提取模块包括： ①呼吸网络平均权重度：反映了呼吸网络的连接密度； ； 式中，是呼吸网络中节点i和节点j的边权重； ②呼吸网络平均聚类系数：反映了呼吸网络的总体连通性； ； 式中，表示所有与呼吸网络中节点i相连的节点数，表示所有与节点i相连的节点之间实际所连的边数，为节点i的局部聚类系数； ③呼吸网络聚类系数熵：描述了呼吸网络各节点聚类系数的分布情况； ； 式中，为呼吸网络中节点i的局部聚类系数； ④呼吸网络加权聚类系数熵：描述了呼吸网络各节点加权聚类系数的分布情况； ； ； 式中，为呼吸网络中节点i的加权聚类系数，节点j和节点k为中节点i以外的其余节点； ⑤心跳网络平均权重度：反映了心跳网络的连接密度； ； 式中，是心跳网络中节点i和节点j的边权重； ⑥心跳网络平均聚类系数：反映了心跳网络的总体连通性； ； 式中，表示所有与心跳网络中节点i相连的节点数，表示所有与节点i相连的节点之间实际所连的边数，为节点i的局部聚类系数； ⑦心跳网络聚类系数熵：描述了心跳网络各节点聚类系数的分布情况； ； 式中，为心跳网络中节点i的局部聚类系数； ⑧心跳网络加权聚类系数熵：描述了心跳网络各节点加权聚类系数的分布情况； ； ； 式中，为心跳网络中节点i的加权聚类系数，节点j和节点k为中节点i以外的其余节点； ⑨呼吸心跳耦合网络边交叉指数INT：度量存在一对节点被所有单层中的一条边连接的概率； ； ； 式中M为复合网络中网络数量，在呼吸心跳复合网络中,表示第层网络所对应的邻接矩阵中的元素； ⑩呼吸心跳耦合网络的层间相关性：用于表征多层网络中呼吸网络和心跳网络上度值序列之间的相关性，用于量化呼吸与心跳信号在睡眠阶段中的生理同步；计算采用Pearson相关系数； ； 其中，为相关性值（范围[-1,1]）；和分别为G1层和G2层第i个节点的度值；和分别为G1层和G2层度值序列的均值；n为节点数； ⑪呼吸心跳耦合网络的网络相似性：用于度量多层网络中一个网络代替另一个网络的程度，表征网络结构的相似性，并通过整合耦合边C突出C在桥接两个层的作用;计算采用Jaccard相似度系数； ; 其中，为相似性值（范围[0,1]）；E1和E2分别为G1层和G2层的边集合（忽略权重阈值化）；C为所有连边的集合；为共享边的数量；为所有唯一边的总数。

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