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浙江工业大学张宇辰获国家专利权

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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利基于心冲击图信号的小样本非侵入性连续血压监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:CN120154316B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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:202510630300.6,技术领域涉及:A61B5/021;该发明授权基于心冲击图信号的小样本非侵入性连续血压监测方法是由张宇辰;姜锐;王陈萱;潘仪;张先超;雷艳静;叶涵宇;姚语涵设计研发完成,并于2025-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

基于心冲击图信号的小样本非侵入性连续血压监测方法在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于心冲击图信号的小样本非侵入性连续血压监测方法,该方法基于心冲击图信号与血压的强生理关联特性,选择心冲击图信号作为输入数据,构建血压预测模型;构建多个小样本任务,每个任务对应有支持集和查询集;将元学习框架与血压预测模型结合,使用小任务对应的支持集和查询集进行训练;利用新受试者的带标签样本对训练好的血压预测模型进行微调后,输入未知心冲击图信号数据,实现个体血压的连续监测。本发明首创基于心冲击图信号的小样本血压回归方法,突破传统模型对个体脉管系统差异的忽视,克服附带血压监测的心冲击图信号样本缺乏的瓶颈,为个性化血压监测提供新范式;能够在数据量较小的情况下,取得较高的血压预测性能。

本发明授权基于心冲击图信号的小样本非侵入性连续血压监测方法在权利要求书中公布了:1.一种基于心冲击图信号的小样本非侵入性连续血压监测方法,其特征在于,包括以下步骤: S1、采集心冲击图信号以及对应的血压信号,并按预设的时间窗口对其进行切片,得到多个心冲击图切片信号和多个血压切片信号;根据心冲击图切片信号及其对应的血压切片信号构建心冲击图信号数据集; S2、对心冲击图信号数据集中的心冲击图切片信号与其对应的血压切片信号进行预处理,以构建训练集; S3、基于小样本学习的需求,从训练集中选取样本数据构建多个小样本任务,每个任务由支持集和查询集构成,以完成任务样本对的构建; S4、基于采用梯度下降算法的深度学习网络构建血压预测模型,其输入为预处理后的心冲击图切片信号,其输出为预测的血压值; S5、将元学习框架与血压预测模型相结合,通过元学习框架使用多个小样本任务对应的支持集和查询集对血压预测模型进行训练,以获取训练好的血压预测模型; S6、利用新受试者的带标签样本对训练好的血压预测模型进行微调后,输入该受试者的未知心冲击图信号数据,实现个体血压的连续监测。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人浙江工业大学,其通讯地址为:310014 浙江省杭州市拱墅区朝晖六区潮王路18号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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