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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种基于多视角差分特征空间的无创血压测量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：CN120360517B 。

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：202510854460.9，技术领域涉及：A61B5/021；该发明授权一种基于多视角差分特征空间的无创血压测量方法是由张光磊;张皓南设计研发完成，并于2025-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多视角差分特征空间的无创血压测量方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于多视角差分特征空间的无创血压测量方法，涉及人工智能技术领域，该方法包括：采集PPG信号整合为原始数据集；对原始数据集进行预处理，得到初始数据集；从三个视角提取初始数据集的视角提取特征进行差分操作，得到多视角原始差分特征；构建多视角差分特征自适应映射模块；通过AutoML算法对多视角差分特征自适应映射模块进行堆叠集成学习，得到机器学习回归模型；通过视角提取特征对机器学习回归模型进行训练，得到最终模型；通过最终模型对真实PPG信号进行血压测量。该方法通过损失函数、对变化趋势分类的联合优化策略和机器学习回归模型实现了无创血压测量，提高了血压检测的准确性和血压预测的稳定性。

本发明授权一种基于多视角差分特征空间的无创血压测量方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多视角差分特征空间的无创血压测量方法，其特征在于，包括如下步骤： 采集人体的光电容积脉搏波PPG信号并整合为原始数据集； 对所述原始数据集进行数据预处理操作，得到初始数据集；所述数据预处理操作包括：信号滤波、信号分割和信号归一化； 分别从时域视角、频域视角和生理统计视角提取所述初始数据集的三个不同的视角提取特征，并对所述视角提取特征进行差分操作，得到多视角原始差分特征；所述视角提取特征包括：时域关键点特征、频域特征和生理统计特征；所述时域关键点特征包括：收缩-舒张总波形面积、波形对称性比、最大上升斜率和时间位置；所述频域特征包括：小波分解的每一层能量、频谱质心和主频邻域内的平均幅值；所述生理统计特征包括：老龄化指数AI、偏度Skewness、峰度Kurtosis和斜率偏差SDC up； 基于所述多视角原始差分特征构建多视角差分特征自适应映射模块；所述多视角差分特征自适应映射模块由相连的特征编码器和视角变化子模块组成；所述多视角差分特征自适应映射模块内置有重构正则化约束、自适应对比学习机制和损失函数；所述重构正则化约束的表达式为：；其中，△f v 为多视角原始差分特征，Z v 为视角变化子模块的输出，为取模操作，Rv为重构误差，为重建原始差分特征的函数；所述损失函数的表达式为：；其中，为视角m与视角n的自适应权重，LCL为对比损失，Z m 为视角m在视角变化子模块的输出，Z n 为视角n在视角变化子模块的输出，Lcls为趋势分类损失，和分别为不同损失函数的权重系数； 通过AutoML算法对所述多视角差分特征自适应映射模块进行堆叠集成学习，得到机器学习回归模型； 将所述视角提取特征整合为输入数据集，并通过所述输入数据集对所述机器学习回归模型进行训练，得到最终模型；所述输入数据集包括训练集、验证集和测试集； 通过所述最终模型对真实PPG信号进行血压测量。

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