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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于多尺度交叉指导神经网络的生理信号分析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：CN119557702B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411684628.8，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权基于多尺度交叉指导神经网络的生理信号分析方法及系统是由魏守水;李永建;陈蒙;孙乙桁;高嘉慧;张秀新设计研发完成，并于2024-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度交叉指导神经网络的生理信号分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于生理信号分析技术领域，公开了一种基于多尺度交叉指导神经网络的生理信号分析方法及系统，包括获取并将生理信号切分为多个数据分区；采用多个不同尺度的并行的卷积神经网络子模块分别对多个数据分区的生理信号进行高维度映射，获得非线性向量，学习不同卷积神经网络子模块之间的相关性并将其量化为权重向量，基于权重向量对非线性向量进行并行运算，对并行运算结果进行点卷积操作，获得信息向量；对信息向量进行解码，获得特征向量；利用特征向量进行生理信号分析。本发明同时具备分类和回归的能力，泛化到不同的任务时不需要重新优化超参数，轻量化设计，能够部署于边缘设备，在不同的临床场景中具有良好的准确性和实效性。

本发明授权基于多尺度交叉指导神经网络的生理信号分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多尺度交叉指导神经网络的生理信号分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取生理信号，并将生理信号切分为多个数据分区，所述生理信号包括血压信号、心电信号； 采用多个不同尺度的并行的卷积神经网络子模块分别对多个数据分区的生理信号进行高维度映射，获得非线性向量，学习不同卷积神经网络子模块之间的相关性并将其量化为权重向量，具体为： 采用稀疏突触连接强化不同卷积神经网络子模块之间的信息交互，利用SE-Net嵌入全局信息和自适应校正以学习不同子模块之间的相关性并将其量化为权重向量，每个子模块均被其余子模块加权以实现交叉指导； 基于权重向量对非线性向量进行并行运算，对并行运算结果进行点卷积操作，获得信息向量，具体为： 采用多尺度的深度可分离卷积神经网络对非线性向量进行并行运算，并对并行运算结果进行点卷积操作； 所述多尺度的深度可分离卷积神经网络引入了跳跃连接，浅层深度卷积神经网络的输出直接添加到深层深度卷积神经网络的输入中以减缓梯度变化； 所述多尺度的深度可分离卷积神经网络由DC算子构建，所述DC算子应用了逐通道卷积的计算方式； 对信息向量进行解码，获得符合特定生理信号分析任务的特征向量； 利用符合特定生理信号分析任务的特征向量进行生理信号分析； 所述多尺度交叉指导神经网络包括：用于高维度映射的多尺度卷积神经网络、由多尺度的深度可分离卷积神经网络构成的编码器和由转置卷积神经网络构建的解码器。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东大学，其通讯地址为：250061 山东省济南市历下区经十路17923号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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