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龙图腾网恭喜西南交通大学申请的专利微觉醒检测方法、装置、设备及可读存储介质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：CN115251939B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202210706581.5，技术领域涉及：A61B5/318；该发明授权微觉醒检测方法、装置、设备及可读存储介质是由滕飞;何丁丁;沈益民;黄路非;李暄;金朝辉;王雪彦设计研发完成，并于2022-06-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本微觉醒检测方法、装置、设备及可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种微觉醒检测方法、装置、设备及可读存储介质，所述方法包括：获取原始数据，将所述原始数据按照预设时间长度进行片段划分，得到多个第一数据；对所述第一数据进行去噪，得到去噪后的第一数据，提取所述去噪后的第一数据的浅层特征，得到浅层特征；利用集合经验模态分解对所述第一数据进行分解，得到模态分量序列；基于每一个所述第一数据对应的浅层特征和所述模态分量序列对深度神经网络模型进行训练，得到训练后的深度神经网络模型；利用所述训练后的深度神经网络模型检测用户的睡眠状态。在训练后的深度神经网络模型的基础上只需要依赖单一心电信号即可实现睡眠状态的有效判别，因此本发明具有成本低和应用价值高的优点。

本发明授权微觉醒检测方法、装置、设备及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种微觉醒检测方法，其特征在于，包括：获取原始数据，所述原始数据包括至少一个实验者在睡眠状态下，在第一时间段内的心电信号，将所述原始数据按照预设时间长度进行片段划分，得到多个第一数据；对所述第一数据进行去噪，得到去噪后的第一数据，提取所述去噪后的第一数据的浅层特征，得到浅层特征；利用集合经验模态分解对所述第一数据进行分解，得到模态分量序列；基于每一个所述第一数据对应的浅层特征和所述模态分量序列对深度神经网络模型进行训练，得到训练后的深度神经网络模型；利用所述训练后的深度神经网络模型检测用户的睡眠状态；其中，提取所述去噪后的第一数据的浅层特征，得到浅层特征，包括：利用pan-tompkins算法对所述去噪后的第一数据进行处理，得到所述心电信号中R波峰值索引；对所述心电信号中R波峰值索引进行纠正处理，得到纠正后的R波峰值索引，所述纠正后的R波峰值索引中包括多个索引值；根据所述纠正后的R波峰值索引计算得到心率变异性信号、R波峰值序列和心源性呼吸信号。

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