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龙图腾网恭喜上海交通大学宁波人工智能研究院申请的专利一种多传感器融合的呼吸检测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：CN119138878B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202411596515.2，技术领域涉及：A61B5/08；该发明授权一种多传感器融合的呼吸检测方法是由卫慧慧;裴国锦;樊好;王林;杨根科;褚健设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多传感器融合的呼吸检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多传感器融合的呼吸检测方法，涉及医疗健康监测领域，所述方法包括：步骤1、柔性传感器和麦克风各自采集呼吸信号，分别获得第一呼吸信号和第二呼吸信号；步骤2、对第一呼吸信号和第二呼吸信号进行呼吸周期检测，分别获得信号帧1和信号帧2，并在呼吸周期检测中进行端点互相校正和信号间相关性计算；步骤3、对信号帧1和信号帧2分别进行特征提取和特征融合；步骤4、进行深度学习分类，获得呼吸分类结果。本发明提供的技术方案提升了检测分析的精度和效率，有利于帮助发现早期睡眠呼吸问题或其他健康异常，提高使用者的健康管理水平，预防疾病发生，改善生活质量。

本发明授权一种多传感器融合的呼吸检测方法在权利要求书中公布了：1.一种多传感器融合的呼吸检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1、柔性传感器和麦克风各自采集呼吸信号，分别获得第一呼吸信号和第二呼吸信号；步骤2、对所述第一呼吸信号和所述第二呼吸信号进行呼吸周期检测，分别获得信号帧1和信号帧2，并在呼吸周期检测中进行端点互相校正和信号间相关性计算；步骤3、对所述信号帧1和所述信号帧2分别进行特征提取和特征融合；步骤4、进行深度学习分类，获得呼吸分类结果；所述步骤2包括以下子步骤：步骤2.1、对所述第一呼吸信号和所述第二呼吸信号分别进行端点检测，获得各自的单帧呼吸信号，其中，两者的所述端点检测进行互相校正；步骤2.2、对各自获得的所述单帧呼吸信号分别进行帧间相关性计算，并重复所述步骤2.1和2.2，校正各自获得的所述单帧呼吸信号的端点；所述步骤2.1中的所述端点检测采用帧内原数据积分阈值判别和极大值幅度阈值判别两个方法截取完整的呼吸帧并区分出呼吸暂停帧，其中，所述帧内原数据积分阈值判别是通过对原始数据进行积分操作，获得数据在时间上的累积值，再判断所述单帧呼吸信号是否超过设定的积分阈值；所述极大值幅度阈值判别是通过检测极大值点是否超过设定的幅度阈值；所述步骤2.2对帧内原数据积分进行归一化处理并判定帧间的互相关程度，其中，在所述互相关程度的判定中，使用以下计算公式： 其中，表示相关值，表示标准呼吸帧数据序列，表示当前截取的呼吸帧数据序列，表示相关度求取的延迟时间，即两个序列进行比较时的时间差，的取值范围小于两序列长度之和；度量标准呼吸帧数据序列和当前截取的呼吸帧数据序列之间的相似程度；表示标准呼吸帧数据序列中第个数据的复共轭；表示在当前截取的呼吸帧数据序列中第个数据点的值。

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