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龙图腾网获悉东北大学申请的专利基于强化学习与多模态动态权重融合的无创血糖检测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：CN120913857B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202511352107.7，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权基于强化学习与多模态动态权重融合的无创血糖检测方法是由郝佳;于霞;李鸿儒;邓钰涔设计研发完成，并于2025-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习与多模态动态权重融合的无创血糖检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于医疗健康监测技术领域，涉及基于强化学习与多模态动态权重融合的无创血糖检测方法，该方法包括：基于强化学习网络对ECG信号和PPG信号的权重进行自适应的动态权重分配、对信号处理参数进行优化以及确认是否触发阈值调整；对ECG信号和PPG信号进行加权的特征融合，得到融合特征向量；将融合特征向量输入预测预警双分支输出结构中，其中预测预警双分支输出结构包括回归分支和分类分支，回归分支用于血糖值连续预测，最终输出单个血糖浓度值；分类分支用于预警级别判定，最终输出对连续预测结果的分级告警，以完成无创血糖检测。其有益效果是，降低用户运动和温度对无创血糖数据采集的波动影响，提高无创血糖检测的个体差异适配性和长期稳定性。

本发明授权基于强化学习与多模态动态权重融合的无创血糖检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习与多模态动态权重融合的无创血糖检测方法，其特征在于，包括： 通过硬件时间戳对获取的ECG信号、PPG信号、三轴加速度计信号和皮肤温度传感器信号进行对齐，并构建状态空间； 所述状态空间集合为： ； 其中，为PPG信号交流直流分量比值，为脉搏传导时间，为ECG的RR间期标准差，为ECG低频高频功率比，为加速度时域方差，为加速度频域主频，为皮肤温度梯度，为历史血糖预测误差均值； 将状态空间作为强化学习网络的输入，基于强化学习网络对ECG信号和PPG信号的权重进行自适应的动态权重分配、对信号处理参数进行优化以及确认是否触发阈值调整； 构建ECG信号和PPG信号的特征向量，以对ECG信号和PPG信号进行加权的特征融合，得到融合特征向量； 将融合特征向量输入预测预警双分支输出结构中，其中预测预警双分支输出结构包括回归分支和分类分支，回归分支用于血糖值连续预测，最终输出单个血糖浓度值；分类分支用于预警级别判定，最终输出对连续预测结果的分级告警，以完成无创血糖检测。

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