买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利基于主体自适应特征调制机制的无创连续血压估计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：CN121465549B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610017844.X，技术领域涉及：A61B5/021；该发明授权基于主体自适应特征调制机制的无创连续血压估计系统是由舒琳;周封涵;王凯凯;吴桦颖;关烨羿;马源均设计研发完成，并于2026-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于主体自适应特征调制机制的无创连续血压估计系统在说明书摘要公布了：本发明涉及生物信号处理技术，为一种基于主体自适应特征调制机制的无创连续血压估计系统，通过个体先验嵌入向量生成模块生成个体先验嵌入向量；主体自适应特征提取模块根据个体先验嵌入向量，对经预处理的时序生理信号进行实时多层次动态调制，输出高维时序特征图；序列处理模块对高维时序特征图进行时序依赖建模与上下文精炼，输出时序特征；跨模态注意力融合模块将个体先验嵌入向量与时序特征进行拼接；拼接后的特征向量输入多头注意力融合模块，实现动态的跨模态特征加权融合得到高维特征向量；血压回归输出模块将高维特征向量通过全连接层映射，回归得到收缩压和舒张压的估计值。本发明解决了现有静态映射范式无法应对个体异质性的问题。

本发明授权基于主体自适应特征调制机制的无创连续血压估计系统在权利要求书中公布了：1.一种基于主体自适应特征调制机制的无创连续血压估计系统，其特征在于，包括基于主体自适应特征调制的动态融合网络和血压回归输出模块；所述动态融合网络包括个体先验嵌入向量生成模块、主体自适应特征提取模块、序列处理模块及跨模态注意力融合模块； 个体先验嵌入向量生成模块用于对离散的人口统计学信息进行深层特征提取，捕捉属性间的非线性耦合关系，生成个体先验嵌入向量； 主体自适应特征提取模块采用主体自适应多尺度U-Net网络，根据个体先验嵌入向量，对经预处理的时序生理信号进行实时多层次动态调制，最终输出融合了多尺度形态学信息与个体生理先验的高维时序特征图； 序列处理模块对主体自适应特征提取模块输出的高维时序特征图进行时序依赖建模与上下文精炼，输出对跨周期的波形动态进行建模的时序特征； 跨模态注意力融合模块将个体先验嵌入向量与序列处理模块输出的时序特征进行拼接；拼接后的特征向量输入多头注意力融合模块，通过多个注意力头在不同时间尺度与模态之间并行计算相关性，实现动态的跨模态特征加权融合，输出融合优化后的高维特征向量； 血压回归输出模块将跨模态注意力融合模块输出的高维特征向量通过全连接层映射，最终回归得到收缩压和舒张压的估计值； 主体自适应多尺度U-Net网络在架构上包括设有多个层级的编码器路径、位于底部的瓶颈层以及设有多个层级的解码器路径，其中编码器路径比解码器路径多1个层级； 主体自适应多尺度U-Net网络利用集成了通道注意力机制的复合残差模块作为特征提取单元；在编码器路径的每一层级中嵌入主体自适应线性调制模块，引入个体先验嵌入向量对特征进行动态干预；在跳跃连接中引入多尺度提取模块连接在编码器路径的主体自适应线性调制模块与解码器路径之间，以获得跳跃连接特征； 在序列处理模块中，主体自适应特征提取模块输出的高维时序特征图首先经过一个平均池化层在时间维度上进行下采样；下采样后的特征序列被送入残差双向门控循环单元，利用双向循环机制在正反两个方向上处理特征序列；同时，通过引入残差连接强化长序列梯度的传播稳定性，精准建模跨周期的波形动态，输出时序特征。

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华南理工大学，其通讯地址为：510640 广东省广州市天河区五山路381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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。