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龙图腾网获悉华南师范大学;中山大学附属第一医院;深圳技术大学申请的专利一种基于双尺度卷积神经网络的睡眠呼吸暂停检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：CN116763253B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202310590923.6，技术领域涉及：A61B5/00；该发明授权一种基于双尺度卷积神经网络的睡眠呼吸暂停检测方法是由马文俊;邹瑞峰;樊小毛;乐慧君;雷文斌设计研发完成，并于2023-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双尺度卷积神经网络的睡眠呼吸暂停检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双尺度卷积神经网络的睡眠呼吸暂停检测方法，方法具体包括：获取原始睡眠呼吸的数据集；对所述数据集进行预处理后得到目标片段；通过双尺度卷积神经网络对所述目标片段进行特征提取后得到目标特征图；将所述目标特征图接入全连接分类器中进行分类得到睡眠呼吸暂停检测结果。本发明采集SpO2数据进行检测，操作简单，方便携带，便于普及；通过双尺度卷积神经网络，不仅解决了SpO2延迟的问题，还提高了检测性能，可广泛应用于生理信息检测技术领域。

本发明授权一种基于双尺度卷积神经网络的睡眠呼吸暂停检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双尺度卷积神经网络的睡眠呼吸暂停检测方法，其特征在于，包括： 获取原始睡眠呼吸的数据集，包括：通过佩戴带有脉氧饱和度传感器的设备，获取脉氧饱和度数据组成原始睡眠呼吸的数据集； 对所述数据集进行预处理后得到目标片段，包括： 使用第一算法对所述数据集进行数据清洗； 将数据清洗后的数据集进行数据切片得到初始片段，包括：将完成数据清洗后的数据集切分成1分钟长的单位片段；对所述单位片段进行标记得到标记片段；将所述标记片段和相邻于所述标记片段的下一片段前30秒的数据进行合成，合成得到90秒长的第一尺度初始片段；以所述标记片段为中间片段，获取所述标记片段相邻的第三片段和第四片段，将所述第三片段、所述标记片段和所述第四片段进行合成，得到第二尺度初始片段； 通过第二算法和第一公式对所述初始片段进行数据均衡得到目标片段； 其中，所述第一算法为近邻线性插值算法；所述初始片段包括第一尺度初始片段和第二尺度初始片段；所述目标片段包括第一尺度目标片段和第二尺度目标片段；其中，第一尺度小于第二尺度； 通过双尺度卷积神经网络对所述目标片段进行特征提取后得到目标特征图； 将所述目标特征图接入全连接分类器中进行分类得到睡眠呼吸暂停检测结果。

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华南师范大学;中山大学附属第一医院;深圳技术大学，其通讯地址为：510631 广东省广州市天河区中山大道西55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”。

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