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龙图腾网恭喜深圳技术大学;华南师范大学申请的专利一种基于多模态生理信号融合的睡眠分期方法及系统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：CN115349821B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202210675112.1，技术领域涉及：A61B5/00；该发明授权一种基于多模态生理信号融合的睡眠分期方法及系统是由樊小毛;李宇杰;马文俊;赵淦森;陈莹设计研发完成，并于2022-06-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态生理信号融合的睡眠分期方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态生理信号融合的睡眠分期方法及系统，方法包括：对采集到的多导睡眠监测信号进行降采样处理，得到多导联信号；将所述多导联信号进行短时傅里叶变换处理，转换得到时频图，以及使用一维卷积提取所述多导联信号中的导联特征后，根据导联特征生成机器自学习图；分别将所述时频图和所述机器自学习图进行相邻睡眠阶段的时域特征结合，得到频域‑时域融合特征和空域‑时域融合特征；将所述频域‑时域融合特征和空域‑时域融合特征进行多视图特征融合，得到睡眠分期结果。本发明能够提高睡眠分期的准确率，可广泛应用于人工智能技术领域。

本发明授权一种基于多模态生理信号融合的睡眠分期方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态生理信号融合的睡眠分期方法，其特征在于，包括：对采集到的多导睡眠监测信号进行降采样处理，得到多导联信号；将所述多导联信号进行短时傅里叶变换处理，转换得到时频图，以及使用一维卷积提取所述多导联信号中的导联特征后，根据导联特征生成机器自学习图；分别将所述时频图和所述机器自学习图进行相邻睡眠阶段的时域特征结合，得到频域-时域融合特征和空域-时域融合特征；将所述频域-时域融合特征和空域-时域融合特征进行多视图特征融合，得到睡眠分期结果；所述根据导联特征生成机器自学习图，包括：把每个导联看作图中的每个节点；其中，所述节点的特征由两个一维卷积核从原始信号中提取的特征矩阵构成；根据提取到的所述特征矩阵生成自学习图，进而形成不同信号导联间的生理结构关系图；所述分别将所述时频图和所述机器自学习图进行相邻睡眠阶段的时域特征结合，得到频域-时域融合特征和空域-时域融合特征，包括：使用频域卷积对所述时频图进行特征提取，提取频域特征；使用空域卷积对所述自学习图进行特征提取，提取人体生理结构之间的空间特征；分别提取时频图和自学习图的时域特征；根据提取到的频域特征、空间特征以及时域特征进行多视图特征融合，得到频域-时域融合特征和空域-时域融合特征；所述使用空域卷积对所述自学习图进行特征提取，提取人体生理结构之间的空间特征，包括：在自学习图上加入空间注意力机制，利用切比雪夫图卷积捕获自学习图中的拓扑结构，提取空间特征；其中，所述切比雪夫图卷积过程中学习到的邻接矩阵和空间注意矩阵用于动态调整节点的更新。

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