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龙图腾网恭喜中国人民解放军海军军医大学第一附属医院申请的专利睡眠状态监测模型的特征信息提取方法及系统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：CN119498776B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202411482257.5，技术领域涉及：A61B5/00；该发明授权睡眠状态监测模型的特征信息提取方法及系统是由王子莹;王川;许硕贵;徐浩丹;王贝设计研发完成，并于2024-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本睡眠状态监测模型的特征信息提取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及辅助睡眠技术领域，尤其涉及一种睡眠状态监测模型的特征信息提取方法及系统。本发明包括以下步骤：对被测对象进行多模态生理信号采集，得到原始睡眠监测数据；对原始睡眠监测数据进行噪声去除以及信号增强处理，并进行信号分割，得到多通道睡眠信号片段数据；对多通道睡眠信号片段数据进行基于脑电图、眼动图、肌电图、心电图以及加速度计信号的特征提取，得到多维特征数据；对多通道睡眠信号片段数据进行超声波特征以及声学特征提取，生成声波特征数据。本发明对睡眠状态的转变过程进行动态建模与趋势预测，能够精准识别潜在的睡眠障碍事件，并通过深度学习对其进行影响评估，为个性化的睡眠诊断提供支持。

本发明授权睡眠状态监测模型的特征信息提取方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种睡眠状态监测模型的特征信息提取方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：对被测对象进行多模态生理信号采集，得到原始睡眠监测数据；对原始睡眠监测数据进行噪声去除以及信号增强处理，并进行信号分割，得到多通道睡眠信号片段数据； 步骤S2：对多通道睡眠信号片段数据进行基于脑电图、眼动图、肌电图、心电图以及加速度计信号的特征提取，得到多维特征数据；对多通道睡眠信号片段数据进行超声波特征以及声学特征提取，生成声波特征数据； 步骤S3：根据多维特征数据进行非线性动力学特征提取，生成非线性特征数据；通过非线性特征数据对声波特征数据进行互补融合处理，生成混合睡眠特征数据，步骤S3包括： 步骤S31：对多维特征数据进行相空间重构，得到重构相空间数据；基于重构相空间数据计算最大李雅普诺夫指数，得到系统稳定性特征数据； 步骤S32：对多维特征数据进行递归定量分析，并提取递归率以及确定性特征，得到递归特征数据； 步骤S33：根据多维特征数据进行样本熵及近似熵计算，从而得到熵特征数据；对多维特征数据进行去趋势波动分析，并进行长程相关性特征提取，得到波动特征数据； 步骤S34：将系统稳定性特征数据、递归特征数据、熵特征数据和波动特征数据融合，得到非线性特征数据； 步骤S35：对声波特征数据进行小波包变换，并提取时频域特征，得到时频声波特征数据； 步骤S36：利用非线性特征数据对时频声波特征数据进行特征加权，得到加权声波特征数据； 步骤S37：对非线性特征数据与加权声波特征数据进行基于深度神经网络的特征融合，从而得到混合睡眠特征数据； 步骤S4：对混合睡眠特征数据进行时空演化处理以及事件影响评估，生成睡眠事件评估数据；根据睡眠事件评估数据进行潜在睡眠障碍事件筛选，并进行实时生理指标采集，生成睡眠实时监测指标数据；通过睡眠实时监测指标数据对多通道睡眠信号片段数据进行睡眠阶段波动分析以及生理扰动关联处理，生成生理睡眠扰动关联数据，步骤S4包括： 步骤S41：根据混合睡眠特征数据进行睡眠状态时空演化处理，生成睡眠状态时空演化事件数据，步骤S41包括： 步骤S411：对混合睡眠特征数据进行基于时间序列的睡眠状态转换特征提取，从而得到状态转换序列数据； 步骤S412：利用隐马尔可夫模型对状态转换序列数据进行建模，从而得到睡眠状态概率分布数据； 步骤S413：基于睡眠状态概率分布数据进行睡眠状态转移矩阵构建，得到状态转移特征数据； 步骤S414：对混合睡眠特征数据进行基于滑动时间窗口的局部时间特征提取，从而得到时间窗口特征数据； 步骤S415：根据状态转移特征数据以及时间窗口特征数据进行基于长短时记忆网络的时序建模生成睡眠状态时空演化模型，其中睡眠状态时空演化模型包含不同睡眠阶段的转移概率及持续时间分布； 步骤S416：根据睡眠状态时空演化模型以及非线性特征数据进行睡眠状态演化趋势预测，并进行事件分类与标记，生成不同类型的睡眠状态时空演化事件数据，其中睡眠状态时空演化事件数据包括正常睡眠事件、异常睡眠事件以及外部环境影响事件； 步骤S42：通过睡眠状态时空演化事件数据对混合睡眠特征数据进行潜在的睡眠中断或异常事件识别，并进行基于特征重要性的事件影响评估，生成睡眠事件评估数据； 步骤S43：根据睡眠事件评估数据进行潜在睡眠障碍事件筛选，并进行实时生理指标采集，生成睡眠实时监测指标数据； 步骤S44：对多通道睡眠信号片段数据进行睡眠阶段波动分析，生成睡眠阶段波动数据；并通过睡眠实时监测指标数据对睡眠阶段波动数据进行生理扰动关联处理，生成生理睡眠扰动关联数据； 步骤S5：对睡眠阶段波动数据进行睡眠环境影响区域识别，生成睡眠环境影响区域数据；对睡眠环境影响区域数据进行生理-环境影响模式耦合，得到生理-环境耦合模式数据；将混合睡眠特征数据、生理睡眠扰动关联数据以及生理-环境耦合模式数据合并为特征信息提取数据。

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人民解放军海军军医大学第一附属医院，其通讯地址为：200433 上海市杨浦区长海路168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”。