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龙图腾网获悉上海酷潮科技股份有限公司申请的专利一种基于深度学习的睡眠质量分析系统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：CN119257552B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202411308116.1，技术领域涉及：A61B5/00；该发明授权一种基于深度学习的睡眠质量分析系统是由束长俊;徐剑峰设计研发完成，并于2024-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的睡眠质量分析系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于深度学习的睡眠质量分析系统，涉及生物医学工程和人工智能技术领域，包括：多模态信号采集模块，用于采集目标用户的生理信号和环境信号；生理信号包括脑电波信号、肌电图信号和皮肤电阻信号；环境信号包括温湿度信号和空气质量信号；去噪模块，用于对生理信号和环境信号进行去噪处理，得到去噪信号；特征提取模块，用于将去噪信号进行特征提取，得到信号特征；特征处理模块，用于对信号特征进行数据清洗、数据填补和归一化处理，得到归一化特征；评估模块，用于将归一化特征输入至训练好的睡眠质量评估模型中，得到评估结果；睡眠质量评估模型是通过深度学习网络构建的。本发明能够更准确地评估睡眠质量。

本发明授权一种基于深度学习的睡眠质量分析系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的睡眠质量分析系统，其特征在于，包括： 多模态信号采集模块，用于采集目标用户的生理信号和环境信号；所述生理信号包括脑电波信号、肌电图信号和皮肤电阻信号；所述环境信号包括温湿度信号和空气质量信号； 去噪模块，用于对所述生理信号和所述环境信号进行去噪处理，得到去噪信号； 特征提取模块，用于将所述去噪信号进行特征提取，得到信号特征； 特征处理模块，用于对所述信号特征进行数据清洗、数据填补和归一化处理，得到归一化特征； 评估模块，用于将所述归一化特征输入至训练好的睡眠质量评估模型中，得到评估结果；所述睡眠质量评估模型是通过深度学习网络构建的； 所述睡眠质量评估模型包括多模态输入层、单信号卷积层、共享特征融合层、时序分析层、特征注意机制层和输出评估层；所述多模态输入层设置有对应每种信号类型的输入通道；所述多模态输入层与所述单信号卷积层连接；所述共享特征融合层与所述单信号卷积层连接；所述共享特征融合层用于聚合来自不同单信号卷积层的特征，通过融合算法将特征进行整合，得到融合特征；所述时序分析层与所述共享特征融合层连接，所述时序分析层用于使用长短期记忆网络对融合特征进行时间序列分析；所述特征注意机制层与所述共享特征融合层连接，所述特征注意机制层部署有注意力机制，以动态调整不同信号的特征权重；所述输出评估层与所述时序分析层连接，所述输出评估层用于根据时间序列分析的结果进行评估结果的综合计算；所述评估结果包括睡眠质量分数； 所述睡眠质量分数的计算公式为： ； 其中，为睡眠质量分数，为信号特征数量，为第个信号特征的注意力权重，为第个信号特征的值，为LSTM层的输出结果，为环境信号特征的数量，为第个环境特征的贡献系数，为第个环境信号特征的值，例如平均温度、湿度变化和空气质量指数，α为控制单信号特征汇总对总分的影响，β为控制时间序列动态特征的影响力度，γ为调节环境特征在总分中的比重，δ为偏置项，用于调整最终分数的基准。

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