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龙图腾网获悉山东大学;济南鑫贝西生物技术有限公司申请的专利融合心电与经胸阻抗的除颤仪人体晃动检测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：CN121401608B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202511970717.3，技术领域涉及：A61N1/39；该发明授权融合心电与经胸阻抗的除颤仪人体晃动检测方法及系统是由刘治平;徐峰;石明岩;潘成浩;孟坤;刘新成;袁文虎;王甲莉;王彤设计研发完成，并于2025-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合心电与经胸阻抗的除颤仪人体晃动检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及信号处理领域，为解决患者运动状态下的人体晃动误报率高，人体晃动检测精度低且可靠性差的问题，提供融合心电与经胸阻抗的除颤仪人体晃动检测方法及系统。融合心电与经胸阻抗的除颤仪人体晃动检测方法包括计算阻抗判断的人体晃动概率，再结合心电噪声的概率，得到时频分析的人体晃动概率；经深度学习模型，得到深度学习模型输出的人体晃动概率；根据深度学习模型输出的人体晃动概率计算深度学习模型的置信度，自适应匹配人体晃动概率计算策略，得到最终人体晃动概率；将最终人体晃动概率与预设判定阈值进行比较，确定人体晃动状态。其能够降低患者运动状态下的人体晃动误报率，提升人体晃动检测精度且可靠性。

本发明授权融合心电与经胸阻抗的除颤仪人体晃动检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种融合心电与经胸阻抗的除颤仪人体晃动检测方法，其特征在于，包括： 同步获取原始心电信号及经胸阻抗信号并进行预处理； 对预处理后的心电信号进行自相关分析，计算心电噪声的概率；对预处理后的经胸阻抗信号进行方差计算及峰值检测，得到阻抗判断的人体晃动概率，再结合心电噪声的概率，得到时频分析的人体晃动概率； 分别对应提取预处理后的心电信号及经胸阻抗信号的心电特征及阻抗特征，并进行特征融合，再经深度学习模型，得到深度学习模型输出的人体晃动概率； 根据深度学习模型输出的人体晃动概率计算深度学习模型的置信度，进而自适应匹配人体晃动概率计算策略，得到最终人体晃动概率；人体晃动概率计算策略包括时频分析策略、深度学习模型策略以及加权融合时频分析及深度学习模型策略； 将最终人体晃动概率与预设判定阈值进行比较，确定人体晃动状态，以判断是否停止除颤心律分析； 其中，当深度学习模型的置信度大于或等于第二预设置信度阈值且小于第一预设置信度阈值时，人体晃动概率计算策略选择加权融合时频分析及深度学习模型策略，即加权融合时频分析的人体晃动概率及深度学习模型输出的人体晃动概率来计算最终人体晃动概率；；为时频分析的人体晃动概率；为深度学习模型输出的人体晃动概率；和为权重系数，满足。

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