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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利基于多模态网络模型的重症患者镇静状态评估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：CN120131040B 。

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：202510201678.4，技术领域涉及：A61B5/369；该发明授权基于多模态网络模型的重症患者镇静状态评估方法是由王哲龙;张珂;李政霖;臧仕国设计研发完成，并于2025-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态网络模型的重症患者镇静状态评估方法在说明书摘要公布了：本发明涉及患者状态评估技术领域，提供一种基于多模态网络模型的重症患者镇静状态评估方法，包括步骤S1实时获取重症患者的原始的生理数据；步骤S2将EEG数据转化为脑电频谱图；步骤S3将生成的缺失EEG数据补入完整EEG数据中，并更新完整EEG数据；步骤S4通过滑动窗口对更新后的完整EEG数据进行切割，得到完整EEG数据片段；并将RASS评分作为标签与每段完整EEG数据片段进行时间轴的匹配，形成带标签EEG数据；步骤S5基于多模态网络模型，利用带标签EEG数据进行训练；步骤S6对无标签数据进行RASS评分预测。本发明通过监测患者的多模态生理参数，从而实现对重症监护室中患者的镇静深度进行客观评估。

本发明授权基于多模态网络模型的重症患者镇静状态评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态网络模型的重症患者镇静状态评估方法，其特征在于，包括： 步骤S1：实时获取重症患者的原始的生理数据；所述生理数据包括EEG数据和外围数据，所述外围数据包括HR数据、SpO2数据、BP数据； 步骤S2：对原始的EEG数据进行预处理，并将EEG数据转化为脑电频谱图； 步骤S3：生成缺失EEG数据，将利用RBM模型生成的缺失EEG数据补入完整EEG数据中，并更新完整EEG数据； 步骤S4：通过滑动窗口对更新后的完整EEG数据进行切割，得到完整EEG数据片段；把离散的外围数据通过数据插值的方法，与完整EEG数据片段对齐；并将RASS评分作为标签与每段完整EEG数据片段进行时间轴的匹配，形成带标签EEG数据； 步骤S5：基于多模态网络模型，利用带标签EEG数据进行训练；步骤S5包括如下步骤S501至步骤S503： 步骤S501：使用WaveNet模型，对带标签EEG信号、带标签HR信号、带标签SpO2信号和带标签BP信号进行训练； 步骤S502：使用卷积神经网络模型，对步骤S2生成的脑电频谱图进行训练； 步骤S503：基于多模态网络模型，将步骤S501训练完的WaveNet模型和步骤S502训练后的卷积神经网络模型进行加权融合，得出最终的镇静状态评估模型； 步骤S6：通过训练好的镇静状态评估模型，对无标签数据进行RASS评分预测。

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大连理工大学，其通讯地址为：116024 辽宁省大连市甘井子区凌工路2号；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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