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龙图腾网获悉中国科学院苏州生物医学工程技术研究所申请的专利边缘侧多模态信号分级加密与压缩传输方法及系统、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：CN121418212B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202512001293.6，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权边缘侧多模态信号分级加密与压缩传输方法及系统、介质是由郭健;张云鹏设计研发完成，并于2025-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本边缘侧多模态信号分级加密与压缩传输方法及系统、介质在说明书摘要公布了：本发明提供边缘侧多模态信号分级加密与压缩传输方法及系统、介质，通过深度学习实现单周期信号特征核心区准确标注，结合多模态生理信号特性构建分级加密策略，使加密操作仅作用于核心隐私区域。差异化加密逻辑既确保了隐私信息的安全防护，又通过非特征冗余区免加密设计大幅降低边缘设备的加密算力开销，有效解决了传统全加密效率低、精简加密安全性不足的矛盾。基于周期相似性分析识别信号冗余，结合实时带宽状态动态调整压缩策略，实现了传输效率与信号质量的精准匹配。改进的时域处理方法实现了高精度的信号峰值标注与周期分割，为后续特征提取提供了可靠输入，降低了深度学习模型的复杂度需求。

本发明授权边缘侧多模态信号分级加密与压缩传输方法及系统、介质在权利要求书中公布了：1.一种边缘侧多模态信号分级加密与压缩传输方法，其特征在于，包括以下步骤： 对多模态生理信号进行预处理，对预处理后的多模态信号适配增强，获得峰值索引，以所述峰值索引为基准，形成标准化单周期信号； 对所述标准化单周期信号进行时空特征提取与相似性评估，得到特征核心区标注与相似性判据； 基于所述特征核心区标注，采用差异化策略进行分级加密； 基于实时带宽检测结果与周期相似性判据，对加密数据执行分层压缩； 所述基于所述特征核心区标注，采用差异化策略进行分级加密步骤包括： 输入标注结果，解析关键参数，包括特征核心区类型、基准点索引； 基于基准点索引计算特征核心区采样点区间，结合多模态信号生理特性差异设定范围； 基于特征核心区映射输出的掩码，对多模态信号执行区域划分与算法匹配； 所述基于实时带宽检测结果与周期相似性判据，对加密数据执行分层压缩步骤包括： 获取实时带宽数值，结合临床数据传输带宽需求，对实时带宽进行分级标注； 对低带宽数据，结合相似性判据，精准区分冗余相似周期与异常周期； 对非密数据按带宽调整压缩比，对加密数据仅在检测到低带宽时依据周期相似性判据对相似周期加密数据进行二次压缩，并保持加密单周期数据不压缩以确保精度。

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