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龙图腾网获悉南京迈拓医药科技有限公司申请的专利基于实时生理信号特征提取的健康状态评估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：CN120126781B 。

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：202510249575.5，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权基于实时生理信号特征提取的健康状态评估方法是由朱风雷设计研发完成，并于2025-03-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于实时生理信号特征提取的健康状态评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于实时生理信号特征提取的健康状态评估方法，包括：利用多通道协同采集单元同步采集多源生理信号；对采集信号进行实时质量评估，并根据评估结果计算优化采样频率，同时依据计算结果动态调整各信号通道的采样参数；对多源生理信号进行三级串行处理，识别异常信号；再对多源生理信号进行多域特征提取，并采用动态权重网络融合提取特征，形成特征数据集；基于生理系统知识图谱分析特征数据集中各特征间的生理关联性，通过图神经网络提取各特征间的拓扑关系，并优化特征选择，筛选出特征子集；将特征子集输入多系统健康评估模型中进行评估计算，输出健康状态评估结果。本发明提升了健康评估的准确性、可靠性和实用性。

本发明授权基于实时生理信号特征提取的健康状态评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于实时生理信号特征提取的健康状态评估方法，其特征在于，包括： 利用多通道协同采集单元同步采集多源生理信号，所述多源生理信号至少包含心电信号、呼吸信号、血氧信号及心率信号； 对采集的所述多源生理信号进行实时质量评估，并根据评估结果计算优化采样频率，同时依据计算结果动态调整各信号通道的采样参数： 当Vscore0.1时，完全接受调整； 当0.05≤Vscore≤0.1时，部分接受调整，表示调整效果相对较好，但不完全符合预期； 当0≤Vscore0.05时，保持当前参数，表示调整效果不明显，系统可以维持现状； 当Vscore0时，触发回退机制，表示调整效果不理想，系统需要回退到调整前的参数状态； 其中，Vscore为调整结果验证得分，表示参数调整的效果； 对质量评估后的所述多源生理信号进行三级串行处理，识别异常信号； 所述三级串行处理包括采用改进的自适应卡尔曼滤波器进行信号噪声、选择改进的小波变换方法校正信号基线和通过改进的双向LSTM网络识别异常信号； 所述识别异常信号的判别规则设置为： |st-μ|k1·σ Dpatternk3·Dthreshold 其中，k1、k2、k3为自适应阈值系数，σ为信号标准差，σrate为变化率的标准差，Dpattern为形态异常判定标准； 如果信号的变化超过其正常波动范围，则为突变型异常； 如果信号变化的速度明显偏高或偏低，则为出口型异常； 如果信号的变化趋势超过正常变化范围，即信号的趋势变化速度过快，则为趋势异常； 如果信号的形态发生显著变化，并超过阈值Dpattern，则为形态异常； 再对所述多源生理信号进行多域特征提取，所述多域特征包括时域特征、频域特征和局部特征，并采用动态权重网络融合提取特征，形成特征数据集； 基于生理系统知识图谱分析所述特征数据集中各特征间的生理关联性，通过图神经网络提取各特征间的拓扑关系，并优化特征选择，筛选出具有显著生理意义的特征子集： 根据评估得分Qvalidation与预设的阈值进行判断； 如果QvalidationQthreshold，则当前特征子集被认为有效，直接接受； 如果QthresholdQvalidationQmin，则继续优化当前特征子集； 如果QvalidationQmin，则当前特征子集不合格，需要重新选择特征； 其中，Qthreshold为特征子集通过评估后的最小要求分数，表示特征子集是否符合最低标准，Qmin是一个较低的评估阈值，当得分低于此值时，表示特征子集无法满足任何预期标准，需重新选择特征； 将筛选出的所述特征子集输入多系统健康评估模型中进行评估计算，输出定量化的健康状态评估结果： 协同效应得分计算： CooperationScore＝∑i,jCij·S·S·Gcoupling 其中，S、S为系统i和j的基础评分，Gcoupling为系统耦合系数，反映系统之间的协同程度，Cij表示系统i和j之间的连接度； 在综合状态评估层中，融合各系统的评估结果，生成整体的健康状态评分，其计算过程如下： FinalScore＝wbase·BaseScore+wsyn·CooperationScore·Fdynamic 其中，wbase和wsyn为基础分数和协同分数的权重，Fdynamic为动态调节因子，调整评分的时效性和实时性。

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