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龙图腾网获悉苏州大学申请的专利一种基于腕部加速度计的端到端睡眠监测与事件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：CN121080930B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511642176.1，技术领域涉及：A61B5/00；该发明授权一种基于腕部加速度计的端到端睡眠监测与事件检测方法是由杨弋萱;吴洪状;张高睿;程诚;陈涛设计研发完成，并于2025-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于腕部加速度计的端到端睡眠监测与事件检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于腕部加速度计的端到端睡眠监测与事件检测方法，包括以下步骤：通过腕部加速度计采集原始运动数据，并提取基础特征向量，基于基础特征向量，利用用户历史活动数据生成睡眠节律先验特征，并将先验特征与基础特征向量拼接形成增强特征向量；将增强特征向量转换为二维特征图，并使用时序‑变量交互模型输出每个时间点的睡眠状态概率；对原始二值事件标签进行多尺度高斯平滑处理，生成软标签，以软标签作为监督信号训练时序‑变量交互模型；基于训练后的模型对新的加速度计数据进行前向传播，输出概率序列，并通过后处理操作检测睡眠事件和进行睡眠分期；本发明通过仅使用加速度计数据实现高精度的睡眠分期与睡眠事件检测。

本发明授权一种基于腕部加速度计的端到端睡眠监测与事件检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于腕部加速度计的端到端睡眠监测与事件检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 1通过腕部加速度计采集原始运动数据，并提取基础特征向量，基础特征向量包括运动强度特征、手腕倾角特征和周期性时间戳特征； 2基于基础特征向量，利用用户历史活动数据生成睡眠节律先验特征，并将先验特征与基础特征向量拼接形成增强特征向量；其中，睡眠节律先验特征包括跨天节奏特征和跨周节奏特征； 3将增强特征向量转换为二维特征图，并使用时序-变量交互模型联合建模时间动态与多变量交互关系，输出每个时间点的睡眠状态概率；其中，时序-变量交互模型采用编码器-解码器结构，其中编码器使用卷积神经网络进行多尺度特征提取，解码器采用MetaGRU结构，交替使用GRUTokenMixer和ChannelMixer； 4对原始二值事件标签进行多尺度高斯平滑处理，生成软标签，以软标签作为监督信号训练时序-变量交互模型； 5基于训练后的模型对新的加速度计数据进行前向传播，输出概率序列，并通过后处理操作检测睡眠事件和进行睡眠分期。

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苏州大学，其通讯地址为：215222 江苏省苏州市吴江区久泳西路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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