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龙图腾网恭喜西安邮电大学申请的专利一种基于脉搏周期间特征的高血压识别方法、装置及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：CN115778343B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202211599275.2，技术领域涉及：A61B5/021；该发明授权一种基于脉搏周期间特征的高血压识别方法、装置及设备是由范琳;史雪梅;徐丽琴;王劲松;张荣;张洁;王文浪设计研发完成，并于2022-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于脉搏周期间特征的高血压识别方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于脉搏周期间特征的高血压识别方法、装置及设备，方法为：对获取样本人员的脉搏数据依次进行预处理、周期划分处理和滑动窗口处理并打标签，然后优选出对高血压疾病分类贡献度较大的四个周期间网络特征作为脉搏周期间网络特征向量，再将滑动窗口处理后的样本人员脉搏数据输入到多尺度排列熵算法中，提取多尺度排列熵值，最后两个特征融合组成高血压脉搏特征向量，输入到分类模型中，并以样本人员对应的标签进行监督，进行训练，获得训练好的分类模型。本发明通过对周期间敏感特征的挖掘，证明了脉搏信号周期间特征的有效性，同时也提高了高血压疾病分类准确率；利用网络特征使挖掘出来的周期间敏感特征具有了可解释性。

本发明授权一种基于脉搏周期间特征的高血压识别方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于脉搏周期间特征的高血压识别方法，其特征在于，包括：获取样本人员的脉搏数据，并对样本人员的脉搏数据依次进行预处理、周期划分处理和滑动窗口处理，所述样本人员的脉搏数据打上了用于区分样本人员是否是患高血压的标签；基于滑动窗口处理后的样本人员脉搏数据构建连通图，从所述连通图中提取多个周期间网络特征，从多个周期间网络特征中优选出对高血压疾病分类贡献度较大的四个周期间网络特征作为脉搏周期间网络特征向量，四个周期间网络特征分别为平均聚簇系数、传递性系数、中介中心性系数和局部效率；将滑动窗口处理后的样本人员脉搏数据输入到多尺度排列熵算法中，提取多尺度排列熵值；将所述脉搏周期间网络特征向量和多尺度排列熵值融合组成高血压脉搏特征向量，输入到分类模型中，并以样本人员对应的标签进行监督，进行训练，获得训练好的分类模型；所述基于滑动窗口处理后的样本人员脉搏数据构建连通图，具体包括：对滑动窗口处理后的得到的连续10个周期的脉搏信号，按照皮尔逊相关系数的计算方法求连续10个周期的脉搏信号相互之间的相关系数，然后取合适阈值进行矩阵的二值化，再根据二值化后的矩阵构建连通图。

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