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龙图腾网获悉中国中医科学院西苑医院申请的专利一种高血压早期行为序列异常识别及数据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：CN121051664B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202511598015.7，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种高血压早期行为序列异常识别及数据处理方法是由龙霖梓;付长庚;曲华设计研发完成，并于2025-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高血压早期行为序列异常识别及数据处理方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种高血压早期行为序列异常识别及数据处理方法，涉及数据处理技术领域，包括：从预设数据库中获取目标患者的血压相关监测数据以及行为状态数据，血压相关监测数据包括多个维度的监测序列数据；基于血压相关监测数据中的异常数据段与预设正常数值范围之间的差异，计算得到各异常数据段的异常程度值；基于异常程度值，计算得到预设多头注意力机制的注意力范围；基于行为状态数据与血压相关监测数据之间的相互作用关系，对注意力权重进行调整，得到最终注意力权重；基于预设多头注意力机制以及最终注意力权重，对血压相关监测数据进行识别处理，得到高血压风险识别结果。本申请可以提供精准的高血压风险预警。

本发明授权一种高血压早期行为序列异常识别及数据处理方法在权利要求书中公布了：1.一种高血压早期行为序列异常识别及数据处理方法，其特征在于，所述方法包括： 从预设数据库中获取目标患者的血压相关监测数据以及行为状态数据，所述血压相关监测数据包括多个维度的监测序列数据； 基于所述血压相关监测数据中的异常数据段与预设正常数值范围之间的差异，计算得到各所述异常数据段的异常程度值； 所述基于所述血压相关监测数据中的异常数据段与预设正常数值范围之间的差异，计算得到各所述异常数据段的异常程度值，包括： 确定所述血压相关监测数据中的异常数据段中监测数据的第一数量； 基于所述异常数据段中监测数据与预设正常数值范围的最小差异值、所述第一数量以及所述异常数据段中相邻监测数据之间的差值平均值，计算得到各所述异常数据段的异常程度值； 基于所述异常程度值，计算得到预设多头注意力机制的注意力范围； 所述基于所述异常程度值，计算得到预设多头注意力机制的注意力范围，包括： 针对于任一异常数据段，筛选与当前异常数据段的时间长度差异小于预设相似时间长度的异常数据段，作为临近异常数据段； 计算所述临近异常数据段与当前异常数据段之间的时间长度的差异和，以及所述异常程度值的差异平均值； 基于所述差异和、所述差异平均值以及所述临近异常数据段的数量，计算得到不同监测序列数据对应的各所述异常数据段的序列内偏差程度； 将各所述异常数据段按照所述序列内偏差程度从小到大的顺序进行排序，得到有序序列； 确定所述有序序列中序列内偏差程度的差值绝对值的最大值对应的两个相邻数据，将所述有序序列中这两个相邻数据的两侧所述异常数据段划分为第一数据段和第二数据段； 选取所述第一数据段和所述第二数据段中序列内偏差程度均值的最小值对应的数据段，作为最终异常数据段； 基于所述最终异常数据段的时间长度以及序列内偏差程度，计算得到预设多头注意力机制对应的每一监测序列数据的注意力范围； 基于所述行为状态数据与所述血压相关监测数据之间的相互作用关系，对所述注意力范围所对应各个维度的监测序列数据的注意力权重进行调整，得到最终注意力权重； 所述基于所述行为状态数据与所述血压相关监测数据之间的相互作用关系，对所述注意力范围所对应各个维度的监测序列数据的注意力权重进行调整，得到最终注意力权重，包括： 将所述行为状态数据与所述血压相关监测数据中的异常数据段进行组合，得到多个数据对； 基于所述数据对的发生频率，以及所述数据对中的行为状态数据相对于每一监测序列数据中所有异常数据段的数量占比，计算得到每一所述数据对的关联强度； 基于所述关联强度以及所述数据对对应异常数据段的异常程度值，计算得到注意力权重的调整系数； 基于所述调整系数，对所述注意力权重进行调整，得到最终注意力权重； 基于预设多头注意力机制以及所述最终注意力权重，对所述血压相关监测数据进行识别处理，得到高血压风险识别结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国中医科学院西苑医院，其通讯地址为：100091 北京市海淀区西苑操场1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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