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龙图腾网恭喜中国科学院合肥物质科学研究院申请的专利一种基于机器学习模型的患者体位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：CN116344045B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202310196338.8，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种基于机器学习模型的患者体位监测方法是由王宏志;孙晓君;束炅;刘苓苓;崔相利;李洁设计研发完成，并于2023-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习模型的患者体位监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习模型的患者体位监测方法，涉及患者的体位监测。本方法利用柔性智能传感器制作的智能床垫，设计实验采集患者的传感器数据，对数据进行预处理，然后根据数据和临床实际情况，选择相应的特征区域和属性，利用机器学习方法构建分类模型，然后再次采集患者真实数据，经过相同的数据预处理后，对之前构建的模型进行验证，从而对模型进行完善，最终构建出能够有效预测患者体位是否发生变化的分类预测模型。本发明对于患者体位变化的检测具有重要的临床意义。

本发明授权一种基于机器学习模型的患者体位监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习模型的患者体位监测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，数据采集：采集智能床垫上5个采集区域的动摇轨迹长度、动摇轨迹面积数据，数据采集频率为每5秒钟统计一次数据，分别采集动组和不动组两个组别的数据； 步骤2，数据预处理：数据预处理包括数据汇总，数据编号，空值处理，特征筛选，特征工程和异常值筛查； 步骤3，训练并生成分类预测模型：选择机器学习模型作为分类预测模型，使用步骤2预处理后的数据集作为模型输入，数据集分为训练集和测试集，根据训练情况，使用模型参数调整方法调整模型参数，然后在新收集的验证集上验证模型效果，不断对模型进行调优，实现分类预测功能； 步骤4，使用模型预测患者体位是否发生变化； 所述步骤1中，5个数据采集区域分别为右肩胛骨区域、左肩胛骨区域、背部区域、腰腹部区域、骶尾部区域； 所述步骤1中，动摇轨迹长度和动摇轨迹面积与区域压力中心COP（centerofpressure）的移动有关，所述区域压力中心COP是区域重心点的坐标；其中，通过压力传感器采集的各个点的压力值数据经过处理后，统计区域压力中心COP的轨迹图，所述动摇轨迹长度为采样频率时间内COP的移动距离，两个点之间的距离采用欧氏距离计算，所述动摇轨迹面积为COP移动区域的覆盖面积。

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中国科学院合肥物质科学研究院，其通讯地址为：230031 安徽省合肥市蜀山湖路350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”。