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龙图腾网获悉上海诺诚电气股份有限公司申请的专利阻塞性睡眠呼吸病理信息处理方法、装置、设备和介质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：CN119049686B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202411007002.3，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权阻塞性睡眠呼吸病理信息处理方法、装置、设备和介质是由白春学设计研发完成，并于2024-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本阻塞性睡眠呼吸病理信息处理方法、装置、设备和介质在说明书摘要公布了：本公开的实施例公开了阻塞性睡眠呼吸病理信息处理方法、装置、设备和介质。该方法的一具体实施方式包括：响应于确定执行资源分配信息表征通过第一资源分配信息执行资源调整，确定第一资源分配信息对应的第一资源调整时间段；响应于当前时间处于第一资源调整时间段内，根据第一资源分配信息，对睡眠检测仪组执行资源调整，以及控制睡眠检测仪组执行阻塞性睡眠呼吸检测任务；响应于检测到阻塞性睡眠呼吸检测任务执行完成，读取睡眠呼吸检测数据组；对睡眠呼吸检测数据组中的每个睡眠呼吸检测数据进行诊断检测，以生成睡眠呼吸诊断检测结果；将睡眠呼吸诊断检测结果组发送至医生端。该实施方式提升了对于阻塞性睡眠呼吸暂停的诊断检测效率。

本发明授权阻塞性睡眠呼吸病理信息处理方法、装置、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种阻塞性睡眠呼吸病理信息处理方法，应用于阻塞性睡眠呼吸诊断一体机，所述阻塞性睡眠呼吸诊断一体机包括：睡眠检测仪集群、一个睡眠检测仪对应一个患者用户，患者在家进行阻塞性睡眠呼吸暂停的诊断、阻塞性睡眠呼吸诊断系统与医生端，包括： 响应于接收到阻塞性睡眠呼吸检测任务，获取阻塞性睡眠呼吸检测任务对应的执行资源分配信息； 确定所述阻塞性睡眠呼吸检测任务对应的睡眠检测仪组，其中，所述睡眠检测仪组为所述阻塞性睡眠呼吸检测任务指示的所述睡眠检测仪集群中的需执行任务的各个睡眠检测仪； 响应于确定所述执行资源分配信息表征通过第一资源分配信息执行资源调整，确定所述第一资源分配信息对应的第一资源调整时间段； 响应于当前时间处于所述第一资源调整时间段内，根据所述第一资源分配信息，对所述睡眠检测仪组执行资源调整，以及控制所述睡眠检测仪组执行所述阻塞性睡眠呼吸检测任务； 响应于检测到所述阻塞性睡眠呼吸检测任务执行完成，从所述睡眠检测仪组中读取睡眠呼吸检测数据组，其中，所述睡眠呼吸检测数据组中的睡眠呼吸检测数据对应所述睡眠检测仪组中的睡眠检测仪； 通过所述阻塞性睡眠呼吸诊断系统，对所述睡眠呼吸检测数据组中的每个睡眠呼吸检测数据进行诊断检测，以生成睡眠呼吸诊断检测结果，得到睡眠呼吸诊断检测结果组； 将所述睡眠呼吸诊断检测结果组发送至所述医生端； 响应于确定所述执行资源分配信息表征通过第二资源分配信息执行资源调整，确定所述阻塞性睡眠呼吸检测任务对应的资源变化信息； 根据所述资源变化信息，对所述睡眠检测仪组执行资源调整； 响应于确定所述执行资源分配信息表征依据第一资源分配信息和第二资源分配信息执行资源调整，确定所述第一资源分配信息对应的第二资源调整时间段，执行资源分配信息表征第一资源分配信息和第二资源分配信息同时进行执行； 响应于当前时间处于所述第二资源调整时间段内，确定当前执行资源分配信息； 根据所述当前执行资源分配信息，对所述睡眠检测仪组执行资源调整； 其中，所述通过所述阻塞性睡眠呼吸诊断系统，对所述睡眠呼吸检测数据组中的每个睡眠呼吸检测数据进行诊断检测，以生成睡眠呼吸诊断检测结果，包括： 将所述睡眠呼吸检测数据发送至所述阻塞性睡眠呼吸诊断系统中，以进行参数区间检测，其中，确定睡眠呼吸检测数据中的各个参数数据是否在各自对应的参数区间内； 获取睡眠呼吸检测数据样本组集，其中，一个睡眠呼吸检测数据样本组对应一个睡眠呼吸检测类型； 确定初始睡眠呼吸病理识别模型，其中，所述初始睡眠呼吸病理识别模型包括初始睡眠呼吸病理识别网络组，一个初始睡眠呼吸病理识别网络对应一个睡眠呼吸检测类型； 对于睡眠呼吸检测数据样本组集中的每个睡眠呼吸检测数据样本组，执行以下训练步骤： 确定所述睡眠呼吸检测数据样本组对应的初始睡眠呼吸病理识别网络； 将睡眠呼吸检测数据样本组中至少一个睡眠呼吸检测数据样本输入至初始睡眠呼吸病理识别网络中，得到对应所述至少一个睡眠呼吸检测数据样本的初始睡眠呼吸病理识别结果； 根据对应所述至少一个样本的初始睡眠呼吸病理识别结果和对应所述至少一个睡眠呼吸检测数据样本的样本标签，确定初始睡眠呼吸病理识别网络是否达到预设优化目标； 响应于确定初始睡眠呼吸病理识别网络达到所述预设优化目标，将初始睡眠呼吸病理识别网络确定为训练完成的睡眠呼吸病理识别网络； 将训练完成的各个睡眠呼吸病理识别网络融合为睡眠呼吸病理识别模型； 通过预先训练的睡眠呼吸病理识别模型，对所述睡眠呼吸检测数据进行诊断检测，以生成睡眠呼吸病理识别结果，其中，所述睡眠呼吸病理识别模型包括：睡眠呼吸病理识别网络组； 响应于接收到所述阻塞性睡眠呼吸诊断系统发送的睡眠呼吸数据检测结果，将所述睡眠呼吸数据检测结果与所述睡眠呼吸病理识别结果合并为睡眠呼吸诊断检测结果； 其中，所述通过预先训练的睡眠呼吸病理识别模型，对所述睡眠呼吸检测数据进行诊断检测，以生成睡眠呼吸病理识别结果，包括： 利用所述睡眠呼吸病理识别网络组，生成所述睡眠呼吸检测数据对应的识别网络输出信息集，其中，每个识别网络输出信息包括：网络识别结果组和网络预测置信度组； 根据所得到的网络预测置信度组集，对网络识别结果组集中的各个网络识别结果进行识别结果融合，以生成融合识别结果集和对应的融合网络预测置信度集； 根据所述融合网络预测置信度集，生成睡眠呼吸病理识别结果，其中，所述睡眠呼吸病理识别结果为所述融合识别结果集中的融合识别结果，包括：从融合识别结果集中选择出对应融合网络预测置信度处于前预设数目的融合识别结果，作为实际预测结果，得到至少一个融合识别结果，将至少一个融合识别结果合并为睡眠呼吸病理识别结果； 其中，所述确定当前执行资源分配信息，包括： 确定所述阻塞性睡眠呼吸检测任务对应的通信资源变化值，包括：确定阻塞性睡眠呼吸检测任务对应的最高使用通信资源的资源量，作为最大通信资源量；确定阻塞性睡眠呼吸检测任务对应的最低使用通信资源的资源量，作为最低通信资源量；将最高通信资源量与最低通信资源量的比值确定为通信资源变化值； 响应于确定所述通信资源变化值大于预设数值，将所述第二资源分配信息确定为当前执行资源分配信息； 响应于确定所述通信资源变化值小于或等于所述预设数值，将所述第一资源分配信息确定为当前执行资源分配信息； 其中，所述根据所得到的网络预测置信度组集，对网络识别结果组集中的各个网络识别结果进行识别结果融合，以生成融合识别结果集和对应的融合网络预测置信度集，包括： 响应于确定存在至少两个网络识别结果之间的结果关系为包含关系，从所述网络识别结果组集中确定出至少一个目标网络识别结果组，其中，目标网络识别结果组中的各个网络识别结果之间存在结果包含关系； 对于所述至少一个目标网络识别结果组中的每个目标网络识别结果组，执行以下处理步骤： 将所述目标网络识别结果组中的各个目标网络识别结果进行结果融合，得到融合识别结果； 将目标网络预测置信度组中的各个网络预测置信度进行置信度融合，以生成初始融合网络预测置信度，其中，所述目标网络预测置信度组是与目标网络识别结果组相对应的网络预测置信度组，将各个网络预测置信度进行加权求和，以生成初始融合网络预测置信度； 根据所得到的至少一个初始融合网络预测置信度，生成融合网络预测置信度集； 将所得到的至少一个融合识别结果确定为融合识别结果集。

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