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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利具有数据质量评估功能的连续血压测量仪、系统及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：CN116269269B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202310084097.8，技术领域涉及：A61B5/021；该发明授权具有数据质量评估功能的连续血压测量仪、系统及方法是由秦伟;桑鹏翔;曾啸;孙金铂;杨雪娟;邓会设计研发完成，并于2023-02-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本具有数据质量评估功能的连续血压测量仪、系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种具有数据质量评估功能的连续血压测量仪、系统以及方法，通过心电脉搏波采集模块实时采集心电信号ECG以及脉搏波信号PPG；数据质量评估模块对所述心电信号以及脉搏波信号的质量进行评估，筛选出质量合格的信号数据；血压预测模块结合Unet网络和自注意力机制网络形成深度学习模型，并将质量合格的信号数据作为所述深度学习模型的输入从而输出血压预测值进行显示。本发明通过深度学习的PPG特征与人工选取的ECG有关特征进行结合改善预测的准确度；使用新型的Unet与自注意力机制结合的深度学习网络可改善预测的准确度。采用评估机制对时段中信号进行质量评估，选取高质量信号在训练及预测过程中改善预测准确度。

本发明授权具有数据质量评估功能的连续血压测量仪、系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种具有数据质量评估功能的连续血压测量仪，其特征在于，包括：心电脉搏波采集模块、数据质量评估模块以及血压预测模块； 所述心电脉搏波采集模块，用于实时采集心电信号ECG以及脉搏波信号PPG； 所述数据质量评估模块，用于对所述心电信号以及脉搏波信号的质量进行评估，筛选出质量合格的信号数据； 所述血压预测模块，用于结合Unet网络和自注意力机制网络形成深度学习模型，并将质量合格的信号数据作为所述深度学习模型的输入从而输出血压预测值；将所述血压预测值进行显示； 所述血压预测模块包括：血压校正单元以及预测网络单元；所述预测网络单元包括Unet网络和自注意力网络，所述血压校正单元用于校正所述Unet网络和自注意力网络以提高预测的准确性； 所述Unet网络为完全的对称结构，由收缩路径和扩张路径两部分组成，扩张路径通过上采样对特征进行放大，通过跨层连接与收缩路径中特征进行融合，从而充分结合浅层特征和深层特征；Unet网络输入为单周期PPG信号，输出为网络从PPG中提取出的特征； 所述自注意力网络，将Unet网络输出的特征与PPT特征进行信息融合，将位置编码添加到融合特征向量中来反映相对和绝对时间步长序列的信息，通过单头自注意模块和前馈网络组成的注意力模块，最后通过密集插值获得相应的连续血压预测值。

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