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龍圖騰網獲悉沈陽恒德醫(yī)療器械研發(fā)有限公司申請的專利基于振蕩波動態(tài)特征與回歸建模的血壓測量系統(tǒng)及方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120241018B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202510742490.0，技術領域涉及：A61B5/022；該發(fā)明授權基于振蕩波動態(tài)特征與回歸建模的血壓測量系統(tǒng)及方法是由孫英賢;徐禮勝設計研發(fā)完成，并于2025-06-05向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于振蕩波動態(tài)特征與回歸建模的血壓測量系統(tǒng)及方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供一種基于振蕩波動態(tài)特征與回歸建模的血壓測量系統(tǒng)及方法，涉及可穿戴醫(yī)療健康監(jiān)測技術領域。以信號處理方法為主體，利用時域、頻域、時頻和統(tǒng)計方法提取振蕩波關鍵特征，再采用輕量級深度學習模型對傳統(tǒng)特征進行微調，最后通過機器學習建立特征波段變化與血壓值的映射關系，既能通過部分振蕩波的特征變化預測完整振蕩波波形，實現(xiàn)低壓力舒適測量，又能通過識別振蕩波特征突變點，實現(xiàn)個性化血壓測量。本發(fā)明既保證了傳統(tǒng)方法的可解釋性和穩(wěn)定性，又利用輕量級深度學習微調提升了特征識別精度和個體適應能力，可以實現(xiàn)邊緣計算，從而降低測量時間、提高用戶舒適度、測量準確度和系統(tǒng)實用性。

本發(fā)明授權基于振蕩波動態(tài)特征與回歸建模的血壓測量系統(tǒng)及方法在權利要求書中公布了：1.一種基于振蕩波動態(tài)特征與回歸建模的血壓測量系統(tǒng)，其特征在于：包括振蕩波數(shù)據庫、壓力控制模塊、數(shù)據質量評估模塊、數(shù)據預處理模塊、特征提取模塊、深度學習微調模塊與血壓估計模塊； 所述數(shù)據庫存儲至少3000名受試者的振蕩波及其對應的血壓結果，其中單獨受試者需有多次安靜狀態(tài)下的血壓測量數(shù)據； 所述壓力控制模塊通過微型電磁閥控制袖帶的充放氣，確保袖帶的壓力能隨需要實時調控；壓力控制模塊包括MCU、袖帶壓力傳感器、袖帶壓交流隔離濾波電路、袖帶壓直流隔離濾波電路；通過袖帶壓力傳感器實時連續(xù)采集受試者手臂上袖帶壓力數(shù)據，并以此作為血壓估計的基礎；通過袖帶壓交流隔離濾波電路將袖帶壓的交流信號轉換為直流信號，提供給MCU進行后續(xù)的負反饋控制與調節(jié)；袖帶壓直流隔離濾波電路負責隔離袖帶壓的直流信號，得到袖帶壓的交流信號，采集袖帶壓振蕩波的實時值； 所述數(shù)據質量評估模塊用于篩選出質量評估差的信號并將其去除； 所述數(shù)據預處理模塊用于對獲取的振蕩波進行濾波處理，去除常見噪聲； 所述特征提取模塊，采用傳統(tǒng)信號處理方法從預處理后的振蕩波信號中提取時域、頻域、時頻及統(tǒng)計特征，并劃分訓練集和測試集； 所述深度學習微調模塊，利用輕量級深度學習微調模型對提取的特征進行微調，實現(xiàn)個性化血壓預測； 所述血壓估計模塊使用機器學習模型根據實時輸入的微調特征匹配數(shù)據庫中的信號，預測完整的振蕩波波形，同時識別收縮壓、舒張壓和平均動脈壓振蕩波特征波段變化最大的兩個單周期振蕩波位置，將振蕩波特征波段的變化映射為血壓數(shù)值。

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