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龍圖騰網獲悉合肥工業大學;滁州怡然傳感技術研究院有限公司;安徽六維傳感科技有限公司申請的專利基于DWT-1DCNN的電子鼻新冠肺炎呼吸診斷裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116671893B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211014471.9，技術領域涉及：A61B5/08；該發明授權基于DWT-1DCNN的電子鼻新冠肺炎呼吸診斷裝置是由章偉;劉澤浩;李思宇;包楚陽;劉嘉明;王海燕;俞佳麗;寧璐設計研發完成，并于2022-08-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于DWT-1DCNN的電子鼻新冠肺炎呼吸診斷裝置在說明書摘要公布了：本發明了公開了基于DWT?1DCNN的電子鼻新冠肺炎呼吸診斷裝置，包括電子鼻設備，用于接收呼氣氣體，并生成原始響應信號數據集；預處理模塊，用于對原始響應信號進行預處理，獲得預處理后的數據集；信號分解重構模塊，用于對預處理后的數據集中的信號進行分解重構，獲得擴充的訓練集；通道注意力模塊，用于對擴充的訓練集中信每一個特征通道賦予權重；一維卷積神經網絡模塊，用于對擴充的訓練集進行訓練，獲得呼氣氣體檢測的正常或異常的結果。本發明解決了電子鼻難以采集大量新冠肺炎數據集用于模型訓練的問題，利用DWT增強小樣本數據集并取得了很好的效果。

本發明授權基于DWT-1DCNN的電子鼻新冠肺炎呼吸診斷裝置在權利要求書中公布了：1.基于DWT-1DCNN的電子鼻新冠肺炎呼吸診斷裝置，其特征在于，包括： 電子鼻設備，用于接收呼氣氣體，并生成原始響應信號數據集； 上位機，包括預處理模塊、信號分解重構模塊、通道注意力模塊、一維卷積神經網絡模塊；其中， 預處理模塊，用于接收電子鼻設備輸出的原始響應信號數據集，并對所述數據集中的原始響應信號進行預處理，獲得預處理后的數據集； 信號分解重構模塊，用于對預處理后的數據集中的信號進行分解重構，獲得擴充的訓練集；所述信號分解重構模塊被配置執行以下動作： S201、將樣本集Xm按照預設比例隨機劃分為訓練樣本集Xtrain及測試樣本集Xtest，對訓練樣本集Xtrain呼氣樣本中單個氣體傳感器響應信號xz進行小波分解： 按如下公式對信號xz經過低通濾波器F0Z進行下采樣，得到尺度和分辨率均減半的平均信號cz，即低頻部分； cj+1z＝∑m∈zcjmF0m-2z， 按如下公式對信號xz經過高通濾波器F1Z進行下采樣，得到尺度和分辨率均減半的細節信號dz，即高頻成分： dj+1z＝∑m∈zcjmF1m-2z， S202、按如下公式對平均信號cz經過上采樣，再經過低通濾波器得到大尺度低分辨率的逼近，即低通輸出；對細節信號dz經過上采樣，再經過高通濾波器，即高通輸出，對所述低通輸出、高通輸出相加即得到重構的信號： cjz＝∑m∈zcj+1mF0z-2m+dj+1mF1z-2m， S203、采用相關系數R作為評價指標，按如下公式計算原始信號與重構信號的相似程度： 其中，R的范圍為0，1，R越接近1表示信號的相似程度越高； S204、將重構的信號與Xtrain中信號累加得到新的訓練集X′train； 通道注意力模塊，用于對擴充的訓練集中的每一個特征通道賦予權重； 一維卷積神經網絡模塊，用于對擴充的訓練集進行訓練，獲得呼氣氣體檢測的正常或異常心電信號的結果；所述一維卷積神經網絡模塊，包括：第一卷積、以及與第一卷積依次串聯的第一通道注意力模塊、第一池化層、第二卷積、第二通道注意力模塊、第二池化層、flatten模塊、全連接層、Dense模塊、Softmax分類器； 利用訓練好的呼吸氣體檢測模型對測試集Xtest進行分類檢測，繪制混淆矩陣，計算分類準確率、敏感性、特異性。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人合肥工業大學;滁州怡然傳感技術研究院有限公司;安徽六維傳感科技有限公司，其通訊地址為：230009 安徽省合肥市包河區屯溪路193號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。