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龙图腾网获悉香港心脑血管健康工程研究中心有限公司申请的专利柔性动脉血压图信号测量设备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：CN115633946B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202211386963.0，技术领域涉及：A61B5/021；该发明授权柔性动脉血压图信号测量设备是由张元亭;向婷;纪楠设计研发完成，并于2022-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本柔性动脉血压图信号测量设备在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种柔性动脉血压图信号测量设备，涉及血压测量技术领域。该设备包括传感器模块和生理数据处理模块，传感器模块包括一种或多种检测生理信号的传感器，其中至少一种传感器是基于柔性导电材料制成的薄膜传感器；生理数据处理模块用于获得传感器模块采集的多模态生理信号，采用基于数据驱动的深度学习模型、偏微分方程结合的深度学习模型或者基于生理机制的血压信号模型中的至少一种，获得动脉血压图信号。本申请实施例实现了能与皮肤接触紧密，以方便用户佩戴的同时尽可能减少用户佩戴的不适感，进而满足对用户进行长时间的监测，适用范围广泛，提高了动脉血压图信号的精确度。

本发明授权柔性动脉血压图信号测量设备在权利要求书中公布了：1.一种柔性动脉血压图信号测量设备，其特征在于，包括： 传感器模块，包括一种或多种检测生理信号的传感器，其中，所述传感器模块所包括的电子传感器、温度传感器和力学传感器中至少一种传感器是基于柔性导电材料制成的薄膜传感器，所述柔性导电材料为石墨烯； 生理数据处理模块，用于获得所述传感器模块采集的多模态生理信号，采用基于数据驱动的深度学习模型、偏微分方程结合的深度学习模型和基于生理机制的血压信号模型，分别获取每一模型输出的初始动脉血压图信号，将多种所述初始动脉血压图信号进行特征融合，获得动脉血压图信号； 所述生理数据处理模块具体用于： 将所述多模态生理信号输入至预先训练的所述基于数据驱动的深度学习模型，获得所述基于数据驱动的深度学习模型输出的初始动脉血压图信号，所述基于数据驱动的深度学习模型是以多模态生理信号样本为样本，以动脉血压图信号样本为标签训练而成； 将所述多模态生理信号输入至预先训练的所述偏微分方程结合的深度学习模型，获得偏微分方程结合的深度学习模型输出的初始动脉血压图信号，所述偏微分方程结合的深度学习模型是以多模态生理信号为样本，以动脉血压图信号为标签训练而成； 将所述多模态生理信号输入至所述基于生理机制的血压信号模型，根据所述基于生理机制的血压信号模型应用的数学公式，获得基于生理机制的血压信号模型输出的初始动脉血压图信号； 通过融合网络对多种所述初始动脉血压图信号进行特征融合，获得所述动脉血压图信号。

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