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龙图腾网获悉深圳市乐中行科技有限公司申请的专利血压检测方法、装置、设备和介质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：CN119564176B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202411812774.4，技术领域涉及：A61B5/021；该发明授权血压检测方法、装置、设备和介质是由董刚;陈玉超;余水高;但先君设计研发完成，并于2024-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本血压检测方法、装置、设备和介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种血压检测方法、装置、设备和介质，属于医疗检测技术领域。所述血压检测方法通过对检测对象的多个检测部位中的同一个检测部位在不同时刻对应的血压数据进行相似度比较，以及对检测对象的多个检测部位中的至少两个不同检测部位在同一时刻的血压数据进行相似度比较，以确定检测对象当前时刻是否出现血压异常。所述血压检测方法始终是基于检测对象自身同一部位不同时刻的血压进行比较，以及基于同一时刻不同部位的血压进行比较，得到检测对象的血压异常判断结果，无需依赖预设设定的标准，检测结果准确度高，不容易出现血压异常漏检或错检的现象。

本发明授权血压检测方法、装置、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种血压检测方法，其特征在于，包括： 将检测对象的同一检测部位在当前时刻对应的当前血压数据和在先时刻对应的在先血压数据进行比较，确定所述同一检测部位的当前血压数据与在先血压数据之间的第一相似度；以及， 将所述检测对象的不同检测部位在所述当前时刻对应的当前血压数据进行比较，确定所述不同检测部位的当前血压数据之间的第二相似度； 根据所述第一相似度和所述第二相似度，确定所述检测对象在所述当前时刻是否出现血压异常；所述将检测对象的同一检测部位在当前时刻对应的当前血压数据和在先时刻对应的在先血压数据进行比较，确定所述同一检测部位的当前血压数据与在先血压数据之间的第一相似度，包括： 将所述同一检测部位在所述当前时刻对应的第一当前血压时序数据输入第一特征提取网络模型进行特征提取，得到第一特征数据和第二特征数据；所述第一特征提取网络模型为基于血压数据集进行了训练，以学习到血压数据的特征表示的长短时记忆网络模型，所述第一特征数据为所述第一特征提取网络模型在所述当前时刻的前一时刻输出的特征数据，所述第二特征数据为所述第一特征提取网络模型在所述当前时刻输出的特征数据； 将所述第一特征数据和第二特征数据输入第一孪生网络模型，得到所述第一孪生网络模型输出的所述第一相似度； 所述将所述检测对象的不同检测部位在所述当前时刻对应的当前血压数据进行比较，确定所述不同检测部位的当前血压数据之间的第二相似度，包括： 将两个不同检测部位在所述当前时刻对应的当前血压数据输入第二特征提取网络模型进行特征提取，得到第三特征数据和第四特征数据，所述第二特征提取网络模型包括两个分别基于血压数据集进行了训练，以学习到血压数据的特征表示的卷积神经网络模型，两个所述卷积神经网络模型分别用于对所述两个不同检测部位对应的当前血压数据进行特征提取，以分别输出所述第三特征数据和第四特征数据； 将所述第三特征数据和第四特征数据输入第二孪生网络模型，得到所述第二孪生网络模型输出的所述第二相似度； 所述第一当前血压时序数据为以所述同一检测部位的所述当前血压数据为最后一个数据对应的时序数据，所述第一当前血压时序数据为由所述同一检测部位所对应的所述当前血压数据和所述当前时刻之前的多个时刻所对应的在先血压数据按照时序排列而成的一维数据； 所述长短时记忆网络模型的前一个LSTM特征提取单元层的输出作为后一个LSTM特征提取单元层的输入，同时每一个LSTM特征提取单元层还用于输入血压时序数据中对应时刻的血压数据； 所述第一特征数据为所述长短时记忆网络模型的倒数第二层LSTM特征提取单元层输出的特征数据，所述第二特征数据为所述长短时记忆网络模型的最后一层LSTM特征提取单元层输出的特征数据。

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