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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种基于小波变换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：CN119257556B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202411392319.3，技术领域涉及：A61B5/00；该发明授权一种基于小波变换的睡眠呼吸暂停检测方法是由李瑛;葛雨凡;杜伟;袁海波;兰晓馨;张洁琳设计研发完成，并于2024-10-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于小波变换的睡眠呼吸暂停检测方法在说明书摘要公布了：本发明适用于睡眠呼吸暂停检测技术领域，提供了一种基于小波变换的睡眠呼吸暂停检测方法。本发明采用离散小波分解技术，将心电图信号分解成多尺度信息作为模型输入，并融合了监督对比学习理念，构建了一个端到端的深度学习网络模型，实现了对睡眠呼吸暂停的高效、准确分类。相较于传统依赖专家手工分析方法或需复杂预处理步骤的检测方法，本发明提升了检测效率，简化了信号处理的复杂度。更重要的是，本发明直接以时序信号作为输入，避免了复杂的二次特征提取过程，这使得本发明更易于转化为实际的硬件设备以实施应用。另外，利用公开的ApneaECG数据集进行测试，本发明的预测准确率超越了当前基于心电图的自动睡眠呼吸暂停检测模型。

本发明授权一种基于小波变换的睡眠呼吸暂停检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于小波变换的睡眠呼吸暂停检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、对原始的ECG信号进行去噪处理，使用Symlet4小波函数对去噪后的ECG信号进行5层离散小波分解，生成5个高频子带和1个低频子带，将分解得到的6个信号分量拼接起来，作为后续处理的输入数据； 步骤2、将拼接后的信号分量输入到一组由9层一维卷积层组成的CNN中，进行特征变换和提取；将CNN输出的多通道时间序列特输入到一个BiLSTM中，以提取各个通道的时域特征；将BiLSTM的输出特征展平后，输入到由两个全连接层和一个激活函数层组成的分类器网络中，最后通过Softmax函数计算出睡眠呼吸暂停事件发生的概率，然后根据概率来判断具体是哪种类型的事件； 步骤3、构建两种对比损失，分别为噪声对比估计损失和归一化温度标度交叉熵损失，通过结合交叉熵损失与两种对比损失得到的总体损失，作为最终的网络损失函数，用于模型训练。

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