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龙图腾网恭喜复旦大学附属华山医院申请的专利意识障碍病程监测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：CN119073917B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202411254938.6，技术领域涉及：A61B5/00；该发明授权意识障碍病程监测系统是由齐曾鑫;吴雪海;郑锐哲;黄文韬;郎力键;陈嘉宇设计研发完成，并于2024-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本意识障碍病程监测系统在说明书摘要公布了：本发明涉及意识障碍病程监测系统。多维度数据采集模块，通过设置于患者身体的多个传感器，用于实时采集患者的脑电图EEG、心率变异性HRV、皮肤电导EDA生理信号数据，并通过边缘计算设备对采集的数据进行预处理；自适应病程预测模型基于所述多维度数据采集模块采集的生理信号数据，并结合患者的历史病程数据，利用自适应算法训练个性化病程预测模型，在患者病程发展过程中，通过机器学习算法自适应更新模型参数，实现对意识障碍病程进展的动态预测；连续病程监测模块通过高频采样技术，连续获取患者生理信号，并通过异常检测算法实时识别病程中的关键事件，包括意识突然下降、癫痫发作，生成预警信号，并触发应急响应机制。

本发明授权意识障碍病程监测系统在权利要求书中公布了：1.意识障碍病程监测系统，包括多维度数据采集模块、自适应病程预测模型、连续病程监测模块及病程阶段性分布与状态转移模型，其特征在于：所述多维度数据采集模块，通过设置于患者身体的多个传感器，用于实时采集患者的脑电图EEG、心率变异性HRV、皮肤电导EDA生理信号，并通过边缘计算设备对采集的数据进行预处理；所述自适应病程预测模型基于所述多维度数据采集模块采集的生理信号，并结合患者的历史病程数据，包括患者在此前的意识障碍期间所记录的生理信号变化情况，利用自适应算法训练个性化病程预测模型，在患者病程发展过程中，通过机器学习算法自适应更新模型参数，实现对意识障碍病程进展的动态预测；所述连续病程监测模块通过高频采样技术，连续获取患者生理信号，确保病程监测的连续性和完整性，并通过异常检测算法实时识别病程中的关键事件，包括意识突然下降、癫痫发作，生成预警信号，并触发应急响应机制；所述病程阶段性分布与状态转移模型通过分析连续病程监测模块获取的患者生理信号，识别病程中的各个阶段和状态转换；所述脑电图EEG采集利用高密度电极阵列技术，通过头戴式EEG传感器获取电活动波形，心率变异性HRV通过胸部或手腕的传感器采集，皮肤电导EDA通过手掌或手指的传感器采集，信号的整体描述可以表示为： 其中，Φt为EEG、EDA信号的融合，αn和κn分别表示EEG和EDA的波幅，ωn和分别为其角频率，φn和θn分别为相位，βn为时间衰减因子，综合表示意识状态的生理信号变化；所述边缘计算设备通过实时处理上述Φt数据及HRV信号，提取与意识状态相关的特征信号，并进行异常波形检测，特征提取与异常检测的公式为： 在这个公式中，Ωt表示提取的意识状态特征信号与检测出的异常波形的融合输出；是融合信号的时间一阶导数，反映了信号变化的速度；是HRV信号的时间二阶导数，用于捕捉信号的加速度变化；η是异常检测的时间常数，决定异常信号的检测灵敏度，取值范围在0.001到0.01之间。

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