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申请/专利权人：中国科学院苏州生物医学工程技术研究所

摘要：本发明涉及不宁腿症状智能监测与缓解系统、方法、设备及存储介质，获取捕捉的连续生理信号；对连续的生理信号进行处理，并分割成离散的时间帧；对预设时长的事件序列的每一帧执行动态频域特征提取；对每一帧提取出的动态频域特征进行深度分析，生成包含时间序列信息的分类相似度序列；根据分类相似度序列内部各帧的相互关系及整体趋势，动态调整每一帧的分类权重；若不宁腿事件发生频次超过阈值，则施加红外光照射和或电脉冲刺激穴位，直至不宁腿事件发生频次降低。本发明能精确量化腿部不适感，同时持续监测治疗进程，为疗效评估提供客观依据；通过实时监测用户反馈自动调节治疗强度与模式，确保治疗效果与舒适度的最优化平衡。

主权项：1.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有程序指令，所述程序指令被执行时实现一种不宁腿症状智能监测与缓解方法，该方法包括以下步骤：获取捕捉的连续生理信号；对连续的生理信号进行处理，并分割成离散的时间帧；对预设时长的事件序列的每一帧执行动态频域特征提取；对每一帧提取出的动态频域特征进行深度分析，生成包含时间序列信息的分类相似度序列；根据所述分类相似度序列内部各帧的相互关系及整体趋势，动态调整每一帧的分类权重；若不宁腿事件发生频次超过阈值，则施加红外光照射和或电脉冲刺激穴位，直至不宁腿事件发生频次降低；所述对每一帧提取出的动态频域特征进行深度分析步骤包括：采用双向长短时记忆网络模型，对每一帧提取出的动态频域特征进行深度分析；所述采用双向长短时记忆网络模型，对每一帧提取出的动态频域特征进行深度分析步骤包括：同时考虑时间序列的过去与未来上下文信息，为每一帧的特征向量赋予与预定义类别的相似度评分，生成包含时间序列信息的分类相似度序列；所述预定义类别包括不宁腿事件、睡眠中断事件，所述不宁腿事件、所述睡眠中断事件的持续时间不同；所述睡眠中断事件包括呼吸暂停、打鼾、觉醒期间的非特异性肢体动作；所述不宁腿事件不伴有组织血氧饱和度的下降，所述呼吸暂停还伴有组织血氧饱和度的下降，所述打鼾不一定伴有组织血氧饱和度的下降，且其振动特征与所述不宁腿事件的运动模式有区别；所述根据所述分类相似度序列内部各帧的相互关系及整体趋势，动态调整每一帧的分类权重步骤包括：采用多头注意力机制根据所述分类相似度序列内部各帧的相互关系及整体趋势，动态调整每一帧的分类权重；所述采用多头注意力机制根据所述分类相似度序列内部各帧的相互关系及整体趋势，动态调整每一帧的分类权重步骤包括：判断所述分类相似度序列中睡眠中断事件的概率是否超过阈值；若所述睡眠中断事件的概率超过阈值，则启动血氧饱和度测量；通过测量的血氧饱和度数值确认是否发生氧减事件，以判定事件类别。

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百度查询： 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 不宁腿症状智能监测与缓解系统、方法、设备及存储介质