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龙图腾网获悉盐城市大丰人民医院申请的专利基于无线传输的床边心电血氧同步监测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：CN120694654B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202510803156.1，技术领域涉及：A61B5/318；该发明授权基于无线传输的床边心电血氧同步监测系统是由袁晓春;宋鲁玉;陈林祥;崔恒浩;陈松华设计研发完成，并于2025-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于无线传输的床边心电血氧同步监测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于无线传输的床边心电血氧同步监测系统，涉及心电血氧同步监测领域，包括采集模块、信号处理模块、融合模块和判定模块，通过采集患者信号，并转换成数字信号，通过洛伦兹混沌模型结合四阶龙格‑库塔法生成同步混沌序列，驱动星型拓扑主从架构，以矩阵特征维度定义图节点，计算边权重，分析得到归化衍生动态图结构，分析得到高阶时空关联特征矩阵，对时准净谱特征心电、血氧、呼吸信号梯度加权类激活映射定位和提取的单模态特征并计算预测结果的贡献权重，分析得到跨模态时空关联融合特征矩阵，经线性变换与softmax函数生成健康类别概率，对患者的健康类别概率分析，并对应不同的颜色显示与警报，健康状态判别模型更加准确。

本发明授权基于无线传输的床边心电血氧同步监测系统在权利要求书中公布了：1.基于无线传输的床边心电血氧同步监测系统，包括采集模块、信号处理模块、融合模块和判定模块，其特征在于： 采集模块，用于采集患者的心电信号、血氧信号和呼吸信号，并转换成数字信号； 信号处理模块，用于将采集的数字信号通过洛伦兹混沌模型结合四阶龙格-库塔法生成同步混沌序列，驱动星型拓扑主从架构，再输入卡尔曼滤波通过预测和更新步骤，添加白噪声，通过经验模态分解、邻阶模态差异准则、能量熵判别及软阈值处理，重构得到时准净谱特征心电、血氧和呼吸信号； 融合模块，用于对时准净谱特征心电、血氧、呼吸信号进行处理，构建四阶张量，结合稀疏投影矩阵降维得到降维多模态时空特征矩阵，以矩阵特征维度定义图节点，计算边权重，分析得到归化衍生动态图结构，通过构建多模态图卷积网络模型分析归化衍生动态图结构的邻域信息，得到高阶时空关联特征矩阵，对时准净谱特征心电、血氧、呼吸信号梯度加权类激活映射定位和提取的单模态特征并计算预测结果的贡献权重，分析得到跨模态时空关联融合特征矩阵； 判定模块，用于将跨模态时空关联融合特征矩阵输入逻辑回归模型，经线性变换与softmax函数生成健康类别概率，对患者的健康类别概率分析，并对应不同的颜色显示与警报； 所述时准净谱特征心电、血氧和呼吸信号分析步骤： 通过动力学三阶自治常微分方程构建洛伦兹混沌模型并引入四阶龙格-库塔法4阶数值求解方程，生成同步混沌序列Gsy； 构建混沌序列驱动的心电血氧时序对齐机制，搭建星型拓扑主从架构，以心电传感器作为主节点，并作为核心发射源，向作为从节点的血氧传感器发射同步混沌序列Gsy，从节点获取序列后，通过相位锁定环对本地时钟相位进行动态校准，并通过目标函数定义时间偏差Δt，利用最小二乘法迭代优化，直至时间偏差Δt小于设定的阈值，得到时序对齐后的心电信号ECG[n]和血氧信号SpO[n]，n表示采样时间点的序号，然后通过重复步骤构建混沌序列驱动的心电呼吸时序对齐机制，搭建星型拓扑主从架构，以心电传感器作为主节点，并作为核心发射源，向作为从节点的呼吸传感器发射同步混沌序列Gsy，根据上述相同处理得到，时序对齐后的心电信号ECG[n]和呼吸信号brea[n]，进而心电信号ECG[n]、血氧信号SpO[n]和呼吸信号brea[n]对齐，将同步后的心电信号、血氧信号和呼吸信号输入卡尔曼滤波通过预测和更新步骤，得到时准清噪心电信号ECG[n]、血氧信号SpO[n]和呼吸信号brea[n]； 通过向时准清噪心电信号、血氧信号和呼吸信号添加m组白噪声满足智衡信噪比适配定则，对融入定则白噪声后的三类信号分别进行经验模态分解，分别得到各信号的本征模态函数集合｛MF｝，k表示阶数，计算各本征模态函数在m组分解结果中的平均值，分别处理心电、血氧和呼吸的本征模态函数集合，利用邻阶模态差异停止准则判断结束分解流程，通过能量熵值判别法筛选高频噪声模态并通过软阈值处理去噪动态剔除，对保留的有效模态进行重构，得到时准净谱特征心电、血氧和呼吸信号。

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