深圳技术大学郑亚莉获国家专利权
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龙图腾网获悉深圳技术大学申请的专利血压估计方法、模型训练方法、装置和计算机可读存储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：CN115969340B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202211587260.4，技术领域涉及：A61B5/021；该发明授权血压估计方法、模型训练方法、装置和计算机可读存储介质是由郑亚莉;高嘉盛设计研发完成，并于2022-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本血压估计方法、模型训练方法、装置和计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种无袖带血压估计方法，包括：对待检测对象的生理信号进行预处理；利用训练好的深度神经网络模型对经过预处理的所述生理信号进行处理，以获取所述待检测对象的连续血压波形，其中，所述深度神经网络模型包括第一网络以及与其联合的第二网络，所述第一网络用于抽取所述生理信号的短程特征，所述第二网络用于抽取所述生理信号的长程特征；对所述预测连续血压进行处理，以获取所述待检测对象的收缩压和舒张压的至少一种。本发明一并公开了相应的模型训练方法、装置及计算机可读存储介质。
本发明授权血压估计方法、模型训练方法、装置和计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种无袖带血压估计方法，其中，所述方法包括步骤： 对待检测对象的生理信号进行预处理，其中所述生理信号包括心电信号和光电容积脉搏波信号； 利用训练好的深度神经网络模型对经过预处理的所述生理信号进行处理，以获取所述待检测对象的连续血压波形，其中，所述深度神经网络模型包括第一网络以及与其联合的第二网络，所述第一网络用于抽取所述生理信号的短程特征，所述第二网络用于抽取所述生理信号的长程特征； 对所述连续血压波形进行处理，以获取所述待检测对象的收缩压和舒张压的至少一种； 其中，所述第一网络包括U-net网络，所述第二网络包括Transformer网络，其中，所述U-net网络的浅层网络用于提取所述生理信号的短程特征，所述U-net网络的深层网络用于提取所述生理信号的较长层特征，所述Transformer网络用于提取所述生理信号的长程特征。
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