买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利基于多维度变换神经网络模型的血压测量方法和装置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：CN119791622B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202510039096.0，技术领域涉及：A61B5/021；该发明授权基于多维度变换神经网络模型的血压测量方法和装置是由马喜波;宁昭铱设计研发完成，并于2025-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多维度变换神经网络模型的血压测量方法和装置在说明书摘要公布了：本公开涉及一种基于多维度变换神经网络模型的血压测量方法和装置，所述方法包括：获取待测者的脉搏波信号；将脉搏波信号输入到多维度变换神经网络模型，得到血压值，其中，多维度变换神经网络模型包括基于最值的维度变换块、基于快速傅里叶变换的维度变换块、和一维深度残差收缩网络，基于最值的维度变换块用于将脉搏波信号转换为第一信号后，通过基于快速傅里叶变换的维度变换块将第一信号转换为第二信号，以通过一维深度残差收缩网络基于第二信号得到血压值。可以实现血压的快速精确测量，并可以保持连续监测的能力。

本发明授权基于多维度变换神经网络模型的血压测量方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多维度变换神经网络模型的血压测量方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待测者的脉搏波信号； 将所述脉搏波信号输入到所述多维度变换神经网络模型，得到血压值，其中，所述多维度变换神经网络模型包括基于最值的维度变换块、基于快速傅里叶变换的维度变换块、和一维深度残差收缩网络，所述基于最值的维度变换块用于将所述脉搏波信号转换为第一信号后，通过所述基于快速傅里叶变换的维度变换块将所述第一信号转换为第二信号，以通过所述一维深度残差收缩网络基于所述第二信号得到所述血压值， 其中，所述基于最值的维度变换块用于执行以下操作：基于最值的维度变换将所述脉搏波信号转换为二维脉搏波信号；将所述二维脉搏波信号输入到去除了最后一层连接的残差网络，得到第一输出；将所述第一输出经过池化处理，以转化为一维脉搏波信号；将所述一维脉搏波信号和所述脉搏波信号进行残差链接，得到所述第一信号， 其中，所述基于快速傅里叶变换的维度变换块用于执行以下操作：对所述第一信号输出进行归一化操作，得到第二输出；对所述第二输出执行多次基于快速傅里叶变换的维度变换，得到第三输出；将所述第三输出与所述脉搏波信号进行残差链接，得到所述第二信号， 其中，所述获取待测者的脉搏波信号，包括：获取待测者的光电容积脉搏波信号；对所述光电容积脉搏波信号进行数据清洗，得到第一脉搏波信号；通过对所述第一脉搏波信号进行质量检查，提取满足预设条件的第二脉搏波信号； 其中，所述将所述脉搏波信号输入到所述多维度变换神经网络模型，包括：将所述第二脉搏波信号输入到所述多维度变换神经网络模型， 其中，所述通过对所述第一脉搏波信号进行质量检查，提取满足预设条件的第二脉搏波信号，包括： 基于核密度估计的离群点检测法，对所述第一脉搏波信号中各窗口内的脉搏波信号进行离群点检测，其中，所述各窗口是通过对所述第一脉搏波信号进行预先分窗得到的； 通过提取所述第一脉搏波信号中，不存在离群点的窗口的脉搏波信号，得到满足所述预设条件的所述第二脉搏波信号， 其中，所述基于核密度估计的离群点检测法，对所述第一脉搏波信号中各窗口内的脉搏波信号进行离群点检测，包括： 基于采用平滑对称的高斯核的核密度估计公式，计算得到所述第一脉搏波信号中各窗口内的各数据点的质量得分，其中，所述质量得分为核密度估计的倒数，用于判断该数据点是否为离群点，所述核密度估计公式表示为： 其中，n为所述第一脉搏波信号中的所有数据点样本，ω为带宽参数，x为所述第一脉搏波信号中各窗口内数据点的以下至少一种特征：均值、方差、偏态、峰态、上升幅值、重搏波幅值、降中峡幅值、曲线下面积。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国科学院自动化研究所，其通讯地址为：100190 北京市海淀区中关村东路95号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。