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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一种多维生理数据的时序融合与健康状态预测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：CN120744837B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202511148814.4，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种多维生理数据的时序融合与健康状态预测方法及系统是由许蕊;吴贞设计研发完成，并于2025-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多维生理数据的时序融合与健康状态预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种多维生理数据的时序融合与健康状态预测方法及系统，涉及电数字数据处理技术领域，本发明采用高精度传感设备和参数校准模型对数据进行校准，通过加权融合算法实现时间同步与误差补偿，提高生理参数的准确性；同时，利用闭环反馈机制对疲劳指数与压力指数进行实时校正，并基于评估结果生成综合状态指数用于进一步分析与预测；通过机器学习技术预测综合状态指数的变化趋势，结合用户的生理数据提供针对性的动态康复方案，包括训练强度优化、饮食调整和休息周期规划等；建立定时反馈机制，使用户实时获取健康状态变化及调整建议，从而提高康复方案的科学性和及时性，显著优化康复效果及效率，同时实现智能健康管理。

本发明授权一种多维生理数据的时序融合与健康状态预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多维生理数据的时序融合与健康状态预测方法，其特征在于，具体步骤包括： 步骤一、实时采集用户在当前锻炼康复阶段下不同运动状态的多维生理数据，包括心率HR、呼吸频率BR、血氧饱和度Xyb、心率变异性HRV、皮肤电反应GSR以及皮质醇水平Cor；并对不同运动状态的多维生理数据进行分析，以构建参数校准模型；且多维生理数据包括疲劳相关指标和压力相关指标； 参数校准模型用于对不同运动状态的多维生理数据进行自动校准； 步骤二、获取经过自动校准后的多维生理数据，采用加权融合算法对不同运动状态的多维生理数据进行时间同步与误差补偿，生成不同运动状态的生理参数序列； 步骤三、基于不同运动状态的生理参数序列，分别计算不同运动状态下的疲劳指数与压力指数，具体的： 基于生理参数序列中的心率、呼吸频率以及血氧饱和度，进行标准化处理后，设{HRi,BRi,Xybi}分别表示在第i个运动状态的心率、呼吸频率和血氧饱和度，疲劳指数的计算采用以下公式： 其中，为第i个运动状态下的疲劳指数，k1,k2与k3分别对应为心率、呼吸频率和血氧饱和度的权重系数，且k1+k2+k3=1； 基于生理参数序列中的心率变异性、皮肤电反应及皮质醇水平，进行标准化处理，设{HRVi,GSRi,Cori}分别表示在第i个运动状态的心率变异性、皮肤电反应及皮质醇水平，压力指数的计算采用以下公式： 其中，为第i个运动状态下的压力指数，k4，k5以及k6分别为对应的心率变异性、皮肤电反应及皮质醇水平的权重系数，且k4+k5+k6=1； 并对疲劳指数与压力指数进行闭环校正；预设阈值，对经过校正后的疲劳指数与压力指数进行对比评估； 步骤四、依据疲劳指数与压力指数的评估内容，进一步生成不同运动状态下的综合状态指数；同时对相邻运动状态下的综合状态指数进行分析，以生成差异指数；具体包括： 融合疲劳指数和压力指数以生成综合状态指数，具体计算公式如下： 其中，表示当前运动状态i下的综合状态指数，k7与k8分别为融合疲劳指数和压力指数的权重参数，且k7+k8=1； 在生成综合状态指数之后，分析相邻运动状态下的差异指数，通过比较相邻运动状态下i和i+1之间的综合状态指数的差异，并生成差异指数，具体计算公式如下： 差异指数反映了从当前状态到下一状态在压力和疲劳方面的变化幅度； 步骤五：基于差异指数，对未来预设时间内的多次综合状态指数的变化趋势进行预测；并设定反馈周期，通过可穿戴设备定期将综合状态指数的变化趋势预先反馈给用户，同时下发动态康复方案调整建议。

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中国人民解放军总医院第二医学中心，其通讯地址为：100080 北京市海淀区复兴路28号老年医学研究所；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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