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龙图腾网获悉南昌大学申请的专利一种非接触微波监测生理参数的全流程管理方法及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：CN120884270B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511416177.4，技术领域涉及：A61B5/0507；该发明授权一种非接触微波监测生理参数的全流程管理方法及系统是由黄菊花;鄢琦昊设计研发完成，并于2025-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种非接触微波监测生理参数的全流程管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种非接触微波监测生理参数的全流程管理方法及系统，通过采集用户生理参数的微波信号，并对微波信号进行预处理以及特征提取处理，得到人体生命体征参数；将人体生命体征参数通过无线方式传输至用户或护士站的终端中，对人体生命体征参数进行评估；将评估结果与健康规则库比对，生成相应的健康建议，并推送至用户终端；当用户处于夜间睡眠状态下，在终端中，通过预训练模型对人体生命体征参数进行分析，根据分析结果，判断用户是否处于异常呼吸状态；若是，则发送控制指令至对应用户的病床，控制病床执行角度调节操作，具体的，通过从体征采集‑状态判断‑联动干预的完整流程管理方法，实现对患者健康状态的实时响应与干预。

本发明授权一种非接触微波监测生理参数的全流程管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种非接触微波监测生理参数的全流程管理系统，其特征在于，应用于具有微波雷达装置的多医疗机构场景中，所述系统包括： 采集模块，用于通过安设在病床预设位置的微波雷达装置采集用户生理参数的微波信号，并对所述微波信号进行预处理以及特征提取处理，得到人体生命体征参数，其中，通过所述微波信号判定用户是否离开病床，根据判定结果，执行节能操作； 评估模块，用于将所述人体生命体征参数通过无线方式传输至用户或护士站的终端中，对所述人体生命体征参数进行评估； 比对模块，用于将评估结果与健康规则库比对，生成相应的健康建议，并推送至用户终端； 判断模块，用于当用户处于夜间睡眠状态下，在所述终端中，通过预训练模型对所述人体生命体征参数进行分析，根据分析结果，判断用户是否处于异常呼吸状态，所述预训练模型为基于联邦学习的Bi-LSTM模型； 控制模块，用于当判断用户处于异常呼吸状态时，则发送控制指令至对应用户的病床，控制病床执行角度调节操作； 所述预训练模型的训练过程包括： 步骤一，控制中心节点向所有边缘节点发送相同的初始模型，其中，所述中心节点由第三方平台部署，用于分发初始模型、聚合各机构的模型参数、更新全局模型，所述边缘节点包括各医疗服务机构； 步骤二，控制每个边缘节点使用本地数据训练初始模型； 步骤三，控制中心节点接收各边缘节点的本地参数，按照数据质量和模型贡献度的双维度动态加权聚合方法，得到全局模型参数； 步骤四，控制中心节点将全局模型参数下发至各边缘节点，各边缘节点采用下发的全局模型参数继续本地训练，并循环执行步骤二和步骤三，直至模型精度收敛； 所述控制中心节点接收各边缘节点的本地参数，按照数据质量和模型贡献度的双维度动态加权聚合方法，得到全局模型参数的步骤包括： 控制中心节点向各边缘节点分发全局验证集，并为每个边缘节点的本地数据定义3个质量维度，包括信号完整性、标签一致性以及场景多样性，根据所述信号完整性、所述标签一致性以及所述场景多样性，加权计算边缘节点的数据质量分； 计算本地模型在所述全局验证集上的精度提升值，并根据所述精度提升值，计算边缘节点的贡献度； 根据所述数据质量分和所述贡献度，计算各边缘节点的最终权重，并聚合参数得到全局模型，其中，每轮训练后更新数据质量分和贡献度。

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