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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于多层次特征融合的抑郁状态识别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：CN116763311B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202310761351.3，技术领域涉及：A61B5/16；该发明授权基于多层次特征融合的抑郁状态识别系统是由杨立才;王子嘉;李嘉恺;柳昕祎;朱仲军设计研发完成，并于2023-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多层次特征融合的抑郁状态识别系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多层次特征融合的抑郁状态识别系统，包括：将裁剪后的脉搏信号和心电信号均输入到训练后的特征级抑郁状态检测模型中，进行特征级融合，并输出特征级抑郁状态分类结果；将裁剪后的脉搏信号输入到训练后的脉搏信号决策级融合子网络中，输出PPG‑DFSN抑郁状态分类结果；将裁剪后的心电信号输入到训练后的心电信号决策级融合子网络中，输出ECG‑DFSN抑郁状态分类结果；将PPG‑DFSN抑郁状态分类结果与ECG‑DFSN抑郁状态分类结果进行决策级融合得到决策级融合抑郁状态分类结果；将决策级融合抑郁状态分类结果与特征级抑郁状态分类结果进行融合得到最终的抑郁状态分类结果。

本发明授权基于多层次特征融合的抑郁状态识别系统在权利要求书中公布了：1.基于多层次特征融合的抑郁状态识别系统，其特征是，包括： 数据获取模块，其被配置为：获取待识别的脉搏信号和心电信号； 数据预处理模块，其被配置为：对待识别的脉搏信号和心电信号进行预处理；所述对待识别的脉搏信号和心电信号进行预处理，包括： 将一维矩阵的脉搏信号和心电信号进行降采样处理； 对降采样处理后的信号，使用平滑滤波算法进行处理，去除工频干扰； 对去除工频干扰后的信号，采用中值滤波算法进行处理，去除肌电噪声； 对去除肌电噪声后的信号，采用小波变换算法进行处理，去除基线漂移； 所述采用小波变换算法进行处理，去除基线漂移，具体包括： 使用小波变换算法，对脉搏信号和心电信号进行去噪处理，选用sym8小波基对脉搏信号和心电信号进行分解与重构以去除脉搏信号和心电信号的基线漂移； 数据裁剪模块，其被配置为：对预处理后的信号进行裁剪； 抑郁识别模块，其被配置为：将裁剪后的脉搏信号和心电信号均输入到训练后的特征级抑郁状态检测模型中，训练后的特征级抑郁状态检测模型对脉搏波信号特征和心电信号特征进行特征级融合，并输出特征级抑郁状态分类结果； 将裁剪后的脉搏信号输入到训练后的脉搏信号决策级融合子网络中，输出PPG-DFSN抑郁状态分类结果； 将裁剪后的心电信号输入到训练后的心电信号决策级融合子网络中，输出ECG-DFSN抑郁状态分类结果； 将PPG-DFSN抑郁状态分类结果与ECG-DFSN抑郁状态分类结果进行决策级融合得到决策级融合抑郁状态分类结果； 将决策级融合抑郁状态分类结果与特征级抑郁状态分类结果进行融合得到最终的抑郁状态分类结果。

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山东大学，其通讯地址为：250061 山东省济南市历下区经十路17923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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