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龙图腾网获悉深圳新蕊科技有限公司;北京中医药大学深圳医院(龙岗)申请的专利基于多生理信号融合的血管功能检测方法和相关产品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：CN121533706B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610063174.5，技术领域涉及：A61B5/021；该发明授权基于多生理信号融合的血管功能检测方法和相关产品是由宋炜;范灿和;范创升;潘光明;杨金果;吴佳芸设计研发完成，并于2026-01-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多生理信号融合的血管功能检测方法和相关产品在说明书摘要公布了：本申请涉及智慧医疗技术领域，提供了基于多生理信号融合的血管功能检测方法和相关产品。该方法包括：通过可穿戴设备上配置的第一传感器和第二传感器，分别采集用户第一测量部位和第二测量部位的动脉脉搏波信号；通过可穿戴设备上配置的惯性测量单元，采集用户在采集动脉脉搏波信号过程中的运动状态数据，并基于运动状态数据对动脉脉搏波信号进行动态补偿；基于动态补偿后的动脉脉搏波信号，通过信号处理模型提取特征波形；根据动态补偿后的第一特征波形和第二特征波形，计算脉搏波从第一测量部位传导至第二测量部位的特征时间差；将特征时间差、用户的静态生理参数和或至少一个波形形态学参数输入至血管硬度评估模型，得到血管硬度评估值。

本发明授权基于多生理信号融合的血管功能检测方法和相关产品在权利要求书中公布了：1.一种基于多生理信号融合的血管功能检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过可穿戴设备上配置的第一传感器和第二传感器，分别采集用户第一测量部位和第二测量部位的动脉脉搏波信号； 通过所述可穿戴设备上配置的惯性测量单元，采集用户在采集动脉脉搏波信号过程中的运动状态数据，并基于所述运动状态数据对所述动脉脉搏波信号进行动态补偿，所述基于所述运动状态数据对所述动脉脉搏波信号进行动态补偿，包括：从所述运动状态数据中解析出用户肢体的姿态变化信息和或加速度信息；根据所述姿态变化信息和或加速度信息，生成与运动伪影相关的补偿信号；从所述动脉脉搏波信号中分别滤除所述补偿信号对应的成分； 基于动态补偿后的所述动脉脉搏波信号，通过信号处理模型提取特征波形，用于在所述动脉脉搏波信号中识别与心动周期强相关的波形特征点，所述信号处理模型为基于注意力机制的神经网络模型，所述特征波形包括所述第一测量部位对应的第一特征波形和所述第二测量部位对应的第二特征波形； 根据动态补偿后的所述第一特征波形和所述第二特征波形，计算脉搏波从所述第一测量部位传导至所述第二测量部位的特征时间差，所述根据所述第一特征波形和所述第二特征波形，计算脉搏波从所述第一测量部位传导至所述第二测量部位的特征时间差，包括：对所述第一特征波形和所述第二特征波形进行相位对齐处理；计算对齐后两个特征波形在预设特征点之间的时间差，所述预设特征点包括波形起始点、主波峰值点、重搏波切迹点中的至少一个，所述特征点的选择基于波形形态学参数动态确定； 将所述特征时间差、脉搏波传导速度、用户的静态生理参数以及从所述动脉脉搏波信号中提取的至少一个波形形态学参数输入至血管硬度评估模型，得到血管硬度评估值，所述波形形态学参数包括脉搏波上升支斜率、反射波峰值与主波峰值的比值中的至少一种，所述血管硬度评估模型为多任务学习模型，所述将所述特征时间差、脉搏波传导速度、用户的静态生理参数以及从所述动脉脉搏波信号中提取的至少一个波形形态学参数输入至血管硬度评估模型，得到血管硬度评估值包括：通过所述多任务学习模型的共享特征提取层，对所述特征时间差、脉搏波传导速度、静态生理参数和波形形态学参数进行融合编码，得到融合特征；将所述融合特征分别输入主任务分支和至少一个辅助任务分支，其中，所述主任务分支回归输出所述血管硬度评估值，所述辅助任务分支输出用于评估血管状态的血管年龄分类或心血管事件风险分级；所述静态生理参数至少包括年龄、性别和身高，所述方法在得到血管硬度评估值之前还包括：基于所述身高，并利用包含人体主要动脉路径解剖学映射关系的数据库，估算所述第一测量部位与所述第二测量部位之间的个性化动脉路径长度；将所述个性化动脉路径长度除以所述特征时间差，得到脉搏波传导速度，并将其作为中间参数之一输入所述血管硬度评估模型。

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深圳新蕊科技有限公司;北京中医药大学深圳医院(龙岗)，其通讯地址为：518000 广东省深圳市龙岗区坂田街道新雪社区上雪科技工业城东区10号I栋厂房501；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”。

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