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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利基于完全集合经验模态分解的脑氧信号处理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：CN116895336B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202310740563.3，技术领域涉及：G16B40/10；该发明授权基于完全集合经验模态分解的脑氧信号处理方法是由叶继伦;张旭;李泽熙设计研发完成，并于2023-06-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于完全集合经验模态分解的脑氧信号处理方法在说明书摘要公布了：基于完全集合经验模态分解的脑氧信号处理方法，对各光波段下的空间差分光密度信号进行N阶完全集合经验模态分解，输出各模态分量；对每个模态分量进行排列熵计算；以排列熵小于排列熵阈值的模态分量，进行信号重构获得空间差分光密度信号ΔODλ的重构信号；对每一次完全集合经验模态分解，动态更新排列熵阈值；基于重构信号计算含氧血红蛋白的局部吸收量和还原血红蛋白的局部吸收量ΔCHb。N筛选出PE小于设定阈值的分量进行信号重构，重构之后的信号质量明显提升，信噪比提升显著，基于重构信号的脑组织氧饱和度计算也更准确。

本发明授权基于完全集合经验模态分解的脑氧信号处理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于完全集合经验模态分解的脑氧信号处理方法，其特征在于，包括以下步骤， 步骤S1：用两个接收器分别获取至少W个光波段光源经脑组织后的光电信号；W是大于等于2的自然数； 步骤S2：基于两个接收器获得的同一光波段下的两个光电信号B1和光电信号B2，计算各光波段下的空间差分光密度信号其中为波长λ的接收器1光强度，为波长λ的接收器2光强度； 步骤S3：对一段时间内的空间差分光密度信号ΔODλ进行N阶完全集合经验模态分解，输出各模态分量； 步骤S4：对步骤S3输出的每个模态分量进行排列熵计算；设定排列熵阈值，以排列熵小于排列熵阈值的模态分量，进行信号重构获得空间差分光密度信号ΔODλ的重构信号A1；根据当前排列熵阈值动态更新排列熵阈值，用作下一段时间模态分量选择的依据； 排列熵阈值更新规则如下： 每个模态分量进行排列熵计算后，以最接近排列熵初始阈值的第J个模态分量为中心，选择其相邻的两个模态分量，即第J-1个模态分量，第J+1个模态分量，分别计算第J个模态分量、第J-1个模态分量和第J+1个模态分量对应的信噪比SNR，以信噪比SNR最小的那个模态分量对应的排列熵值用作下一次排列熵阈值； S5：以步骤S4获得的空间差分光密度信号ΔODλ的重构信号A1，依据以下公式分别计算含氧血红蛋白的局部吸收量ΔCHbO2和还原血红蛋白的局部吸收量ΔCHb； 其中Δr为接收器1和接收器2的中心距离，

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