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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利一种多模态数据多视角睡眠分期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：CN116070168B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202310030016.6，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种多模态数据多视角睡眠分期方法是由朱云峰;陈炜;陈晨;周利钢设计研发完成，并于2023-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模态数据多视角睡眠分期方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多模态数据多视角睡眠分期方法。本发明首先对多导睡眠图PSG的脑电EEG通道、眼电EOG通道、肌电EMG通道数据进行处理、分析，将原始的多模态PSG数据处理为三种不同视角的信号：一维信号，二维时频图和图拓扑结构。然后将信号的组合作为自变量，睡眠分期判读结果作为因变量，通过留一验证法测试模型性能指标，构建多视角融合模型；最后将个人的整夜PSG数据输入上述的多维融合模型学习模型，得到睡眠分期判读结果。本发明的自动睡眠分期方法高效、适合临床、结果鲁棒。

本发明授权一种多模态数据多视角睡眠分期方法在权利要求书中公布了：1.一种多视角融合模型的构建方法，该多视角融合模型用于基于多模态多视角数据获取个人的睡眠分期结果；包括以下步骤： 步骤一、处理个人的若干包含多模态EEG、EOG、EMG的整夜PSG数据，将PSG数据处理为多视角数据：一维信号、二维时频图和图拓扑结构； 步骤二、使用多头自注意力模块对神经网络提取多视角数据的特征进行融合； 将多视角数据分别输入用于提取一维信号特征的一维信号特征提取网络、用于提取二维时频图特征的二维时频图特征提取网络、用于提取图拓扑结构特征的图拓扑结构特征提取网络进行各视角特征提取； 均衡各视角特征提取后的数据； 对均衡后的各视角特征数据之间进行不同拼接操作，分别作为多头自注意力网络的输入，经过多头拼接、单层全连接层线性映射后使用softmax函数输出睡眠分期概率； 步骤三、通过留一法验证测试融合模型性能指标，进行模型选优，得到用于预测个人的睡眠分期结果的多视角融合模型；其中： 步骤一中，一维信号通过将原始PSG数据进行滤波、降采样，通道合并操作获得； 二维时频图通过将将多模态一维信号进行短时傅里叶变化，得到时频图，接着进行对数变换获得； 图拓扑结构定义为G=V,E,A，V表示图的顶点，这里指PSG的各个通道，E表示顶点之间的边，A为图G的邻接矩阵，表示的顶点和边的关系；最终生成的图拓扑结构满足： ； F为图的顶点数，这里是PSG的通道数，L为拼接的帧长度。

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