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龙图腾网获悉中国人民解放军总医院第二医学中心申请的专利基于无接触式干预的睡眠呼吸暂停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：CN121176854B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511388409.X，技术领域涉及：A61B5/00；该发明授权基于无接触式干预的睡眠呼吸暂停监测系统是由李媛设计研发完成，并于2025-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于无接触式干预的睡眠呼吸暂停监测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于无接触式干预的睡眠呼吸暂停监测系统，属于医疗健康监测技术领域。本发明解决了现有技术中PSG方法操作繁琐、费用高昂，家用接触式设备给用户带来不适感，影响自然睡眠的问题，通过无接触式生物雷达传感器采集生理信号，综合初始阈值、辅助阈值和环境因子计算出最优阈值，提高呼吸暂停和低通气事件检测的准确性；结合呼吸暂停低通气指数、事件持续时间因子、血氧下降因子和事件类型因子，计算严重程度评分，将患者分为轻度、中度和重度；根据实时事件的严重性、等级和鼾声类别，从干预策略库中选择最优干预措施，实现个性化干预，减少对患者睡眠的干扰，提升睡眠质量和生活质量。

本发明授权基于无接触式干预的睡眠呼吸暂停监测系统在权利要求书中公布了：1.基于无接触式干预的睡眠呼吸暂停监测系统，其特征在于，包括： 无接触式信号采集单元，配置为基于生物雷达传感器采集患者的生物信号，并基于麦克风阵列和温湿度传感器实时监测鼾声数据和睡眠环境数据； 睡眠数据分析单元，配置为收集历史记录，从历史生物信号中提取与呼吸暂停相关的生物特征参数，包括呼吸幅度、呼吸间隔、呼吸节律紊乱度、心率变异性和血氧饱和度；基于预设阈值从生物特征参数中提取呼吸暂停和低通气事件，作为训练数据； 呼吸暂停识别单元，配置为构建卷积神经网络模型，利用卷积神经网络模型学习训练数据中呼吸暂停和低通气事件的生物特征参数，从中识别出呼吸暂停和低通气事件； 呼吸暂停干预单元，配置为计算单位时间内发生呼吸暂停和低通气事件的次数，并据此评估严重程度；当判定发生呼吸暂停事件时，结合严重程度自动触发相应的干预措施； 其中，所述睡眠数据分析单元，包括： 阈值设置模块，配置为从历史生物信号中选择多位患者的生物信号，提取与呼吸暂停相关的生物特征参数，并计算每位患者生物特征参数的中位数，作为初始阈值； 获取多位患者在指定单位时间内无显著异常的生物信号和鼾声数据，作为辅助特征参数；计算每位患者的辅助特征参数的基线水平，作为辅助阈值； 获取与多位患者生物信号相对应的睡眠环境数据，作为环境因子；引入加权自适应阈值函数，对多位患者的初始阈值、辅助阈值和环境因子进行计算，得到多位患者的阈值置信度； 对多位患者的阈值置信度进行排序，提取阈值置信度最高的患者，将其初始阈值作为最优阈值，用于后续的呼吸暂停和低通气事件的检测； 所述引入加权自适应阈值函数，对多位患者的初始阈值、辅助阈值和环境因子进行计算，得到多位患者的阈值置信度，包括： 基于初始阈值、辅助阈值和环境因子对呼吸暂停的历史影响程度，得到初始权重；利用加权自适应阈值函数对初始权重进行优化，得到优化权重；将所述初始阈值、辅助阈值和环境因子与对应的优化权重综合，得到每一患者的阈值置信度； 所述睡眠数据分析单元，还包括： 获取每一患者在未进行睡眠的状态下阈值置信度的波动范围；将波动范围大于预设波动阈值的患者的阈值置信度剔除，得到第一阈值置信度集合； 获取第一阈值置信度集合中每一患者的生理特征数据，所述生理特征数据包括患者的患病数据； 从预设病症数据库中提取与睡眠呼吸暂停相关的共病病症数据；将每一患者的患病数据与共病病症数据进行比较，并将与共病病症数据匹配的患病数据对应患者，作为修正患者； 从第一阈值置信度集合中剔除修正患者的阈值置信度，得到第二阈值置信度集合；对第二阈值置信度集合中的阈值置信度进行排序，提取阈值置信度最高的患者，并将所述患者对应的初始阈值作为第一阈值； 获取第一阈值对应患者的生理特征数据及行为习惯数据，所述生理特征数据包括所述患者的患者体型，所述行为习惯数据包括所述患者的患者睡眠姿势；基于所述患者的患者体型与标准体型范围区间的中位数的偏离程度，确定所述患者的第一影响阈值； 基于所述患者的患者睡眠姿势与标准睡眠姿势的偏离程度，确定所述患者的第二影响阈值；利用第一影响阈值及第二影响阈值对患者的第一阈值进行阈值优化，以得到第二阈值； 基于患者的生理特征数据确定患者的睡眠阶段，并基于睡眠阶段不同对第二阈值进行分阶段优化，以得到优化后的最优阈值，所述最优阈值包括每一睡眠阶段的优化阈值。

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