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龙图腾网恭喜南通大学申请的专利一种妇产科患者远程监护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：CN119207820B 。

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：202411233681.6，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权一种妇产科患者远程监护系统是由符以娟;梁宁;李智慧;吴朝红;程实;周建美设计研发完成，并于2024-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种妇产科患者远程监护系统在说明书摘要公布了：本发明涉及远程计量技术领域，具体为一种妇产科患者远程监护系统，系统包括：胎心率数据采集模块采集胎心率信号，整合信号时间戳与信号值，建立胎心率时间序列数据集，调整所述胎心率时间序列数据集的动态尺度因子，并执行时间序列分析，获取时间序列分析结果。本发明中，通过建立时间序列数据集并调整动态尺度因子，有效增强数据准确性和处理效率，系统通过执行多尺度熵计算并进行周期模式辨识，提高了数据分析的深度，加强了周期性模式的识别能力，这对早期识别孕期问题至关重要，异常模式的检测与历史健康数据的比对进一步提升了监测的灵敏度和预防性，有助于及时发现并处理异常情况。

本发明授权一种妇产科患者远程监护系统在权利要求书中公布了：1.一种妇产科患者远程监护系统，其特征在于，所述系统包括：胎心率数据采集模块采集胎心率信号，整合信号时间戳与信号值，建立胎心率时间序列数据集，调整所述胎心率时间序列数据集的动态尺度因子，并执行时间序列分析，获取时间序列分析结果；所述时间序列分析结果的获取步骤具体为：采集胎心率信号，整合信号时间戳与信号值，采用公式：Sti＝ti，vi计算每个时间点的信号数据对，生成信号数据对集；其中，ti代表时间戳，vi代表胎心率信号值，Sti代表信号数据对集；将所述信号数据对集转换为胎心率时间序列，采用公式： 计算标准化胎心率时间序列，生成标准化胎心率时间序列TSstd；其中，γ是标准化因子，TS是胎心率时间序列；调整所述标准化胎心率时间序列的动态尺度因子，采用公式： 计算并生成调整后的胎心率时间序列TSadj；其中，β是动态调整系数，max、min分别是TSstd中的最大值和最小值；基于所述调整后的胎心率时间序列，执行时间序列分析，采用公式： 计算时间序列分析结果，生成时间序列分析结果Rfinal；其中，μ、σ分别是TSadj的平均值和标准差；孕期数据分析模块基于所述时间序列分析结果，执行多尺度熵计算，得到每个尺度的熵值，通过熵值比较分析胎心率变异性，获取熵值对比分析结果，基于所述熵值对比分析结果进行周期模式辨识，生成周期性辨识结果；所述熵值对比分析结果的获取步骤具体为：从所述时间序列分析结果出发，执行多尺度熵计算，采用熵计算公式： 生成每个尺度的熵值集合；其中，Es表示尺度s的熵值，pis表示尺度s下状态的概率，λ为正则化参数，k为状态的总数；计算所述熵值集合的波动范围，分析胎心率变异性，采用公式： 生成胎心率变异性度量；其中，V表示胎心率变异性的度量，表示熵值集合的平均值，m表示熵值的数量；基于所述胎心率变异性度量，比较并分析熵值集合中的异常变化，采用公式： 生成熵值对比分析结果D；其中，maxEs、minEs表示Es中的最大值和最小值；异常模式检测模块基于所述周期性辨识结果，判断胎心率数据中的异常模式，生成异常模式判断结果，将异常模式判断结果与历史健康数据进行比对，生成健康对比分析结果；所述异常模式判断结果的获取步骤具体为：基于所述周期性辨识结果，收集胎心率数据并应用异常模式识别算法，采用公式： 计算每个数据点的异常指数，生成异常指数数组M；其中，pi代表周期性辨识结果中的权重，xi代表胎心率数据点，w代表调整权重，n为数据点的总数；使用所述异常指数数组，确定异常阈值θ，采用公式：E＝{x||Mx-μ|θ}筛选异常指数超过阈值的数据点，生成异常数据点集；其中，E代表异常数据点集，θ代表异常阈值，μ代表异常指数数组M的平均值；使用所述异常数据点集，采用公式：R＝classifyE生成异常模式判断结果；其中，R代表异常模式判断结果，classifyE为分类函数。

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