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龙图腾网获悉北京航空航天大学杭州创新研究院申请的专利一种基于时序信号卷积与多信号融合的睡眠阶段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：CN114662530B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202210165945.3，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于时序信号卷积与多信号融合的睡眠阶段分期方法是由高阳;王大伟;宁晓琳;房建成设计研发完成，并于2022-02-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时序信号卷积与多信号融合的睡眠阶段分期方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于时序信号卷积与多信号融合的睡眠阶段分期方法，包括：获取受试者的睡眠状态下的生理信号数据，包括：4通道的脑电信号EEG、1通道的心电信号ECG、2通道的眼动信号EOG、1通道的肌电信号EMG；将受试者的睡眠状态下的生理信号数据输入至训练后的监测模型，获取分类结果；训练后的监测模型包括：用于对输入的生理信号数据中的各通道单独进行一维卷积，以提取各通道的信号的时域波形变化特征的时序信号卷积网络；用于提取生理信号数据中的任意两个通道之间关系的空间功能连接网络；用于根据生理信号数据中各通道信号的时域波形变化特征和任意两个通道之间关系对生理信号数据进行分类以获取分类结果的全连接网络。

本发明授权一种基于时序信号卷积与多信号融合的睡眠阶段分期方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时序信号卷积与多信号融合的睡眠阶段分期方法，其特征在于，包括： S10、获取受试者的睡眠状态下的生理信号数据； 所述生理信号数据包括：4通道的脑电信号EEG、1通道的心电信号ECG、2通道的眼动信号EOG、1通道的肌电信号EMG； S20、将所述受试者的睡眠状态下的生理信号数据输入至训练后的监测模型，获取分类结果； 所述训练后的监测模型包括： 用于对输入的所述生理信号数据中的各通道单独进行一维卷积，以提取各通道的信号的时域波形变化特征的时序信号卷积网络； 用于提取所述生理信号数据中的任意两个通道之间关系的空间功能连接网络； 用于根据所述生理信号数据中各通道信号的时域波形变化特征和任意两个通道之间关系对所述生理信号数据进行分类以获取分类结果的全连接网络； 其中，预先采用训练数据对监测网络进行训练以获取训练后的监测模型； 所述时序信号卷积网络依次包括：第一个卷积层、第二个卷积层、最大池化层、第三个卷积层、第四个卷积层、第五个卷积层，且每个卷积层后均设置有BatchNorm1d函数使卷积层的输出的数据标准化，且由ReLU激活函数连接任意相邻的两个卷积层； 所述空间功能连接网络，通过公式1以提取生理信号数据中各通道间的关系； 所述公式1为： 其中，Kmn＝gpm，pn表示生理信号数据中任一通道pm和另一通道pn之间关系的邻接矩阵； ReLU为激活函数； exp是e为底的指数函数； w为空间功能连接网络的权向量； 其中，w＝{w1，w2，w3，...，wN}； T为向量转置； N为所述生理信号数据中的通道总数量。

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