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龙图腾网获悉江西朴拙医疗设备有限公司申请的专利基于多尺度卷积神经网络的睡眠呼吸事件定位方法及装置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：CN115758122B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202211467527.6，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权基于多尺度卷积神经网络的睡眠呼吸事件定位方法及装置是由陈丹;姬一峰;罗丹;宋宇;许皓程设计研发完成，并于2022-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度卷积神经网络的睡眠呼吸事件定位方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多尺度卷积神经网络的睡眠呼吸事件定位方法及装置，选取睡眠监测数据中口鼻气流、胸腔压力和腹部压力信号作为数据基础，设计了一个融合多模态数据的睡眠呼吸事件自动定位网络模型。该模型主要包括以下4个部分：基于特征提取模块从预处理过的时序数据中提取多模态特征；基于多尺度预测特征层生成模块生成在网络深度和网络宽度上均具有多尺度的预测特征层；基于区域生成模块自适应调整依据感受野所设计的预设框的大小和位置；以及基于候选片段生成的尺度一致性特征进行分类。本发明模型采用端到端的训练模式，能够同时实现对睡眠呼吸事件的分类和定位。

本发明授权基于多尺度卷积神经网络的睡眠呼吸事件定位方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于多尺度卷积神经网络的睡眠呼吸事件定位方法，其特征在于，包括： S1：从原始多导睡眠图中提取口鼻气流信号、胸腔压力信号和腹部压力信号并将三个通道的数据拼接成一个向量其中Xi表示从第i个多导睡眠图中提取出的数据，分别表示第i个多导睡眠图中口鼻气流信号、胸腔压力信号和腹部压力信号； S2：对提取得到的三个通道的数据进行预处理，具体包括：首先进行数据重采样，并逐通道进行滤波处理和标准化处理，再对标准化后的数据进行睡眠呼吸事件标注，标注内容包括事件起始时间和事件终止时间； S3：构建多尺度卷积神经网络，多尺度卷积神经网络包括特征提取模块、多尺度预测特征层生成模块、区域生成模块、感兴趣区域池化模块和最终分类模块，其中，特征提取模块用于从输入的多模态数据中提取每个模态的特征然后进行特征融合得到融合后的多模态特征，多尺度预测特征层生成模块用于根据融合后的多模态特征得到多个预测特征层，区域生成模块用于在预测特征层上生成候选框，感兴趣区域池化模块用于获取候选框所对应区域的特征图，并对不同特征图的尺寸进行统一，最终分类模块用于对感兴趣区域池化模块输出的特征图进行分类以及输出偏移量； S4：将预处理后的数据输入多尺度卷积神经网络中进行训练； S5：将待检测的睡眠数据输入训练好的多尺度卷积神经网络进行定位预测，得到分类结果和偏移量，根据得到分类结果和偏移量进行后处理，得到最终检测结果。

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