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龙图腾网获悉桂林电子科技大学申请的专利一种基于生物电阻抗的腰围测量仪及其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：CN113080938B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202110380734.7，技术领域涉及：A61B5/107；该发明授权一种基于生物电阻抗的腰围测量仪及其方法是由许川佩;展翔;陈帅印;张弦;权慧设计研发完成，并于2021-04-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于生物电阻抗的腰围测量仪及其方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于生物电阻抗的腰围测量仪及其方法，先构建基于BP神经网络的腰围测量模型，该模型的输入层的输入向量包括身高、体重、年龄以及三个不同频率下的腹部阻抗值；输出层的输出向量包括腰围；再利用训练样本集对基于BP神经网络的腰围测量模型进行训练。在正式测量之前，利用2个精密电阻对基于生物电阻抗的腰围测量仪的系统参数即斜率和偏移量进行校正；测量时，采集腹部电压值，并送入训练好的基于BP神经网络的腰围测量模型中，得到测试者的腰围。本发明主要用于腰围测量，相较于传动机械卷尺的测量方式，基于电阻抗的测量方式能够消除机械卷尺测量时的由于拉紧力度不同，以及位置的不同所带来的误差。

本发明授权一种基于生物电阻抗的腰围测量仪及其方法在权利要求书中公布了：1.一种基于生物电阻抗的腰围测量仪，其特征是，由恒流源产生电路、信号采集电路、信号放大电路、信号调理电路、幅相检测电路、AD数据采集电路、微处理器和数据处理平台组成；微处理器的控制端与恒流源产生电路连接；恒流源产生电路的输出端即激励电极与人体腹部接触，信号采集电路的输入端即测量电极与人体腹部接触，且恒流源产生电路的输出端与信号采集电路的输入端相隔一定距离；信号采集电路的输出端依次经由信号放大电路、信号调理电路、幅相检测电路和AD数据采集电路后与微处理器的输入端连接，微处理器的输出端与数据处理平台连接； 恒流源产生电路由DSS芯片、放大滤波电路和压控恒流源电路组成；其中DSS芯片进一步由相位累加器、波形存储器、数模转换器和低通滤波器组成；微处理器的控制端连接相位累加器的输入端，以及相位累加器和数模转换器的时钟控制端；相位累加器的输出端与波形存储器的输入端连接，波形存储器的输出端与数模转换器的输入端连接，数模转换器的输出端与低通滤波器的输入端连接；低通滤波器的输出端连接放大滤波电路的输入端，放大滤波电路的输出端连接压控恒流源电路的输入端，压控恒流源电路的输出端形成恒流源产生电路的输出端； 当人体的频率响应达到稳态时，微处理器将测得的阻抗值读出，即：通过数据结构算法，创建一个线性队列链表，判断当误差逐次逼近为零时，数据处于稳态时期，其中判定稳态的条件为： 式中，LAD为最小绝对误差，n为队列中数据个数，ξ为定义的最小稳态误差； 上述腰围测量仪所实现的腰围测量方法为： 步骤1、构建基于BP神经网络的腰围测量模型，该基于BP神经网络的腰围测量模型由输入层、隐藏层和输出层组成；其中输入层的输入向量包括身高、体重、年龄以及三个不同频率下的腹部阻抗值；输出层的输出向量包括腰围； 步骤2、采集训练样本集，该训练样本集由不同人群的样本数据组成，每个样本数据均包括身高、体重、年龄、三个不同频率下的腹部阻抗值和腰围； 步骤3、将步骤2所得到的训练样本集输入到步骤1所构建的基于BP神经网络的腰围测量模型中，对基于BP神经网络的腰围测量模型进行训练学习，得到训练好的基于BP神经网络的腰围测量模型； 步骤4、将步骤3所得到的训练好的基于BP神经网络的腰围测量模型嵌入到基于生物电阻抗的腰围测量仪的微控制器中； 步骤5、在正式测量之前，利用2个精密电阻对基于生物电阻抗的腰围测量仪的系统参数即斜率和偏移量进行校正；即分别将基于生物电阻抗的腰围测量仪的激励电极和测量电极接在精密电阻的两段，基于生物电阻抗的腰围测量仪通过激励电极向精密电阻发出激励信号，测量电极采集精密电阻所反馈的电压值，此时，基于生物电阻抗的腰围测量仪的微控制器根据返回的电压值计算系统的斜率和偏移量；其中： 步骤6、测量时，在基于生物电阻抗的腰围测量仪中输入测试者的身高、体重和年龄，将基于生物电阻抗的腰围测量仪的激励电极、测量电极和温度传感器贴于测试者的腹部，并保证在测量过程中，测试者正常站立且不触碰外界导电体； 步骤7、基于生物电阻抗的腰围测量仪通过激励电极对测试者的腹部分别施加三个不同频率的激励信号，测量电极采集这三个不同频率下的腹部电压值，并送入微控制器中； 步骤8、基于生物电阻抗的腰围测量仪的微控制器基于步骤5所确定的统的斜率和偏移量，分别计算三个不同频率下的腹部阻抗值；其中： Z＝K×ADC+ε； 步骤9、腹部健康综合检测分析仪的微控制器将所得到的测试者的身高、体重、年龄、三个不同频率下的腹部阻抗值送入到基于BP神经网络的腰围测量模型中，基于BP神经网络的腰围测量模型预测出测试者的腰围。

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