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龙图腾网获悉安徽师范大学申请的专利用于呼吸信号监测与分析的方法、系统以及设备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：CN120340834B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202510548104.4，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权用于呼吸信号监测与分析的方法、系统以及设备是由姚骏;冯友宏;许晨晨;曹晨星;布赫;首云涛;余永辉;孙钦岚设计研发完成，并于2025-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于呼吸信号监测与分析的方法、系统以及设备在说明书摘要公布了：本发明属于医疗器械与人工智能交叉融合技术领域，具体公开了一种用于呼吸信号监测与分析的方法、系统以及设备，方法包括数据采集，数据预处理与归一化处理，图构建与频谱扩散建模，基于状态空间的时间序列建模，状态评估与预警。系统基于所述方法，包括传感器模块、数据处理模块、核心处理模块以及输出与反馈模块。设备包括传感器、储存器、处理器及存储在所述储存器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，处理器分别与传感器、储存器电连接。本发明融合了图谱扩散建模与状态空间预测机制，充分利用图谱频谱扩散神经网络对结构信息的学习能力与状态空间序列建模模块对时间模式建模的效率优势，实现进行连续、准确、可视化监控。

本发明授权用于呼吸信号监测与分析的方法、系统以及设备在权利要求书中公布了：1.一种用于呼吸信号监测与分析的方法，包括： 获取慢性阻塞性肺疾病患者的呼吸过程数据，形成原始信号集合； 对原始信号集合中的呼吸过程数据进行数据预处理，然后归一化处理后得到归一化信号张量其中，T为时间长度，n为特征维度，表示实数域，表示一个T行n列的矩阵，矩阵中每一行代表某一个时间点，每一列代表某一个呼吸相关的特征通道； 将归一化后的呼吸过程数据视为一个图信号，在每个时间步构建节点集V＝{v1,v2,...,vn}，建立加权邻接矩阵基于图拉普拉斯算子进行图谱扩散操作，基于图谱频谱扩散神经网络输出频谱编码的图结构时序特征张量其中，d表示图谱频谱扩散神经网络的输出特征维度，表示一个T行d列的矩阵； 基于状态空间序列建模模块状态空间模型，对图结构时序特征张量Z进行处理，输出在时间t时刻的慢性阻塞性肺疾病状态评分或异常风险指数； 基于在时间t时刻的慢性阻塞性肺疾病状态评分和异常风险指数，构建患者的呼吸年龄曲线与风险指数的时间图，所述呼吸年龄用于反映病程阶段，所述风险指数用于反映与慢性阻塞性肺疾病急性加重阈值的距离，当风险指数大于阈值时进行预警。

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