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龙图腾网获悉湖南艾瑞特生物医疗科技有限公司申请的专利一种融合动态贝叶斯建模的血氧变化监测算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：CN120832497B 。

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：202511326327.2，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种融合动态贝叶斯建模的血氧变化监测算法是由张利;吕剑基;李剑颖;严钦国;杨文瀚;杨楠设计研发完成，并于2025-09-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合动态贝叶斯建模的血氧变化监测算法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于特定计算模型的计算机系统技术领域，公开一种融合动态贝叶斯建模的血氧变化监测算法，包括：通过计算脉搏波形谐波能量分布的熵值量化信号不确定性，并基于该熵值驱动动态贝叶斯网络对血氧估算模型进行置信度评估与加权处理，最终输出包含血氧估算值及其置信度的决策对。本发明通过将信号不确定性转化为可计算的熵值指标，使系统能够自主区分真实生理变化与测量噪声，避免了传统血氧监测中运动干扰导致的误判问题，同时利用贝叶斯网络的持续学习能力实现无感个性化校准，显著提升了医疗级穿戴设备的可靠性和实用性。

本发明授权一种融合动态贝叶斯建模的血氧变化监测算法在权利要求书中公布了：1.一种融合动态贝叶斯建模的血氧变化监测算法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，获取光电容积脉搏波原始信号； 步骤2，基于原始信号，在多个连续时间窗内，分别识别出多个独立脉搏波形； 步骤3，针对每一个独立脉搏波形，进行傅里叶变换以获取其谐波能量分布； 步骤4，基于谐波能量分布，量化生成一个表征脉搏波形形态稳定性的脉搏波形态谐波熵指标，脉搏波形态谐波熵指标包括谐波熵平均值与谐波熵方差的组合； 步骤5，构建一个动态贝叶斯网络，动态贝叶斯网络的内部状态包括最终血氧估算值、当前置信度以及用于校准血氧估算模型的个体模型偏差； 步骤6，将脉搏波形态谐波熵指标作为动态贝叶斯网络的输入，并将两个并行运行的且具有不同响应特性的血氧估算模型的输出作为动态贝叶斯网络的另两个输入； 步骤7，动态贝叶斯网络根据脉搏波形态谐波熵指标，动态调整对血氧估算模型输出结果的信任权重；以及动态贝叶斯网络根据信任权重，执行信念更新以调整个体模型偏差，并输出一个包含最终血氧估算值和其对应置信度水平的决策对，置信度水平由脉搏波形态谐波熵指标和信念更新过程共同确定。

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