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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利基于清醒状态下脉搏波生理指标的睡眠状态打鼾预测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：CN120130993B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202510426567.3，技术领域涉及：A61B5/08；该发明授权基于清醒状态下脉搏波生理指标的睡眠状态打鼾预测方法是由韦岗;张志鸿;曹燕;王一歌;黄双萍设计研发完成，并于2025-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于清醒状态下脉搏波生理指标的睡眠状态打鼾预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于清醒状态下脉搏波生理指标的睡眠状态打鼾预测方法，通过在清醒状态下记录不同呼吸行为的脉搏波数据，从中提取生理指标，用以预测受试者夜间是否打鼾，克服当前对打鼾的评估需要在睡眠状态下进行的问题。步骤如下：记录清醒状态下的自然呼吸，口呼吸，单鼻呼吸时的脉搏波信号；对信号进行去噪，周期有效性评估；基于有效的脉搏波周期进行特征提取；以受试者清醒时的脉搏波特征作为输入特征，询问其睡眠时是否打鼾作为样本标签，构建训练集；对分类器进行训练；对于训练后的分类器，将新用户清醒状态下的测试数据输入，即可对其睡眠时是否打鼾进行预测。本发明可以为睡眠打鼾与否的评估提供一种在日间清醒状态下的预测方法。

本发明授权基于清醒状态下脉搏波生理指标的睡眠状态打鼾预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于清醒状态下脉搏波生理指标的睡眠状态打鼾预测方法，其特征在于，所述睡眠状态打鼾预测方法包含以下步骤： S1、构建测试场景，测试设备由脉搏波信号测量传感器，以及配套上位机构成；寻找非独居的受试者进行实验数据集采集，将受试者食指置于传感器上，其中整个测试过程如下：静坐，自然呼吸，口呼吸，左鼻腔呼吸，右鼻腔呼吸；记录自然呼吸，口呼吸，左鼻腔呼吸，右鼻腔呼吸流程中的脉搏波信号；同时要求受试者在当晚睡眠时令其室友进行监听，告知受试者当晚是否存在打鼾现象，在次日询问受试者其夜间是否打鼾； S2、对于从步骤S1中采集到的每一段脉搏波信号进行去噪，使用去除高频噪声的低通滤波得到平滑脉搏波信号，再经过三次样条插值去基线方法得到去基线后脉搏波信号，再进行周期有效性评估，去除信号质量较差的信号周期，得到高质量脉搏波信号； S3、对高质量脉搏波信号进行脉搏波周期特征点提取，特征点包括最速上升点、起始点、峰值点和基于周期特征点，提取受试者此次实验中的生理特征数据，生理特征数据包括心率HR、心率变异性HRV、血氧饱和度SpO2以及脉搏波形态学指标MI，对平滑脉搏波信号进行频域分析得到呼吸率RR；以自然呼吸下的脉搏波特征作为标准值，分别使用口呼吸，单鼻腔呼吸与之做差，得到生理特征序列； S4、以受试者清醒时的生理特征序列作为输入特征，夜间是否睡眠时是否打鼾作为样本标签，构建训练集； S5、使用训练集对分类器进行训练，该分类器的输入包括心率HR、心率变异性HRV、血氧饱和度SpO2以及脉搏波形态学指标MI，呼吸率RR；分类器通过线性与非线性结合的方式，将输出数据映射到一个二分类结果；该结果是对该样本是否打鼾的预测，也是分类器的输出； S6、对于并未知晓自身是否打鼾的新用户，在其清醒状态时，重复S1～S4步骤得到测试数据并输入分类器，对新用户睡眠时是否打鼾进行预测。

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