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龙图腾网恭喜广东毅达医疗科技股份有限公司申请的专利基于MEMS的智能传感器的数据融合处理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：CN119889729B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202510387118.2，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权基于MEMS的智能传感器的数据融合处理方法及系统是由黄伟康设计研发完成，并于2025-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于MEMS的智能传感器的数据融合处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于MEMS的智能传感器的数据融合处理方法及系统，包括以下步骤，对所述多模态生理参数时序数据流进行非平稳信号分解，得到关键生命体征特征序列；对所述关键生命体征特征序列进行相位耦合度计算，得到器官间功能关联强度矩阵；基于所述器官间功能关联强度矩阵对所述重症患者进行高维特征空间投影，得到患者病理状态特征图谱；对所述患者病理状态特征图谱进行非线性动力学分析，得到疾病进展动态轨迹；基于所述疾病进展动态轨迹进行临床决策支持推理，得到个性化治疗建议，解决了现有的分析方法往往局限于对单一生理参数的观察或简单的统计分析，缺乏从整体角度理解疾病机制的能力的技术问题。

本发明授权基于MEMS的智能传感器的数据融合处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于MEMS的智能传感器的数据融合处理方法，其特征在于，包括以下步骤： 对MEMS传感器采集的重症患者的生理信号进行多通道同步采样及融合处理，得到多模态生理参数时序数据流； 对所述多模态生理参数时序数据流进行非平稳信号分解，得到关键生命体征特征序列； 对所述关键生命体征特征序列进行相位耦合度计算，得到器官间功能关联强度矩阵； 基于所述器官间功能关联强度矩阵对所述重症患者进行高维特征空间投影，得到患者病理状态特征图谱； 对所述患者病理状态特征图谱进行非线性动力学分析，得到疾病进展动态轨迹； 基于所述疾病进展动态轨迹进行临床决策支持推理，得到个性化治疗建议； 所述对所述多模态生理参数时序数据流进行非平稳信号分解，得到关键生命体征特征序列，包括： 对所述多模态生理参数时序数据流进行自适应双正交滤波分离，得到非线性生理波动分量，并通过自适应振荡识别机制对所述非线性生理波动分量进行多级谐波解析，得到生理系统相变特征集； 基于多尺度协方差结构方法对所述生理系统相变特征集进行统计显著性分析，得到关键生理耦合网络，并对所述关键生理耦合网络进行拓扑稳定性评估，得到多器官功能联动数据； 对所述多器官功能联动数据进行相位同步度量算及提取，得到关键生命体征特征序列；其中，所述关键生命体征特征序列包括心血管系统调控能力、呼吸代偿储备指数、循环系统稳态维持参数和多系统协同功能特征。

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