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龍圖騰網(wǎng)恭喜嘉興大學(xué)申請的專利基于太赫茲和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人體呼吸和心跳檢測方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114366066B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-30發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210145960.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：A61B5/0507；該發(fā)明授權(quán)基于太赫茲和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人體呼吸和心跳檢測方法是由王超超;張先超;蔣治國;魏遠(yuǎn)旺;周詩源;李貴彬;唐培旺設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-02-17向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于太赫茲和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人體呼吸和心跳檢測方法在說明書摘要公布了：本申請公開了基于太赫茲和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人體呼吸和心跳檢測方法，該方法通過太赫茲雷達(dá)信號進(jìn)行人體生理感知信號的獲取，采用降噪方式對信息進(jìn)行預(yù)處理，隨后對處理好的信號數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)記，并通過構(gòu)建的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練后得到相關(guān)模型；其技術(shù)要點為，本申請?zhí)峁┑募夹g(shù)方案在對太赫茲回波信號進(jìn)行降噪處理的基礎(chǔ)上，采用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解的方法，將原始信號分解為不同頻率上的固有模態(tài)函數(shù)，通過設(shè)計的多層循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，構(gòu)建對人體心跳和呼吸信息的識別模型，可有效地除去噪聲對太赫茲回波信號的影響，具有較好的魯棒性；通過對高頻信號和低頻信號進(jìn)行特征融合的方式，更好地提高對該信號的檢測準(zhǔn)確率。

本發(fā)明授權(quán)基于太赫茲和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人體呼吸和心跳檢測方法在權(quán)利要求書中公布了：1.基于太赫茲和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人體呼吸和心跳檢測方法，其特征在于，該方法通過太赫茲雷達(dá)信號進(jìn)行人體生理感知信號的獲取，采用降噪方式對信息進(jìn)行預(yù)處理，隨后對處理好的信號數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)記，并通過構(gòu)建的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練后得到相關(guān)模型；包括如下具體檢測步驟：步驟1：通過太赫茲信號發(fā)生裝置將調(diào)制好的太赫茲信號發(fā)射到人體上，并通過接收裝置采集人體發(fā)射回波信號，解調(diào)后對信息進(jìn)行數(shù)字化，存儲在存儲器中；步驟2：通過多普勒原理，利用太赫茲的發(fā)射信號和回波信號，計算得到人體胸腔因呼吸和心跳而發(fā)生位移信號；步驟3：通過小波包變換對計算得到的位移信號進(jìn)行降噪處理，得到較為純凈的人體生理特征信號；步驟4：對步驟3降噪處理后的信號分別加入N組正反白噪聲信號，得到N組新的信號，其中每兩組白噪聲信號幅值相同；步驟5：利用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解對步驟4中N組加入白噪聲后的信號進(jìn)行經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解，獲得N組集成的固有模態(tài)函數(shù)；步驟6：對步驟5中獲得的N組集成的固有模態(tài)函數(shù)求平均值，獲得最終的固有模態(tài)函數(shù)組分量，并將頻率高于50Hz的固有模態(tài)函數(shù)濾除；步驟7：對步驟6中獲取的固有模態(tài)函數(shù)組分量按照不同的人體呼吸和心跳異常進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)記，注明不同信號的對應(yīng)的異常類型；步驟8：將步驟7中獲得的多個固有模態(tài)函數(shù)分量及標(biāo)記信息輸入到預(yù)先搭建好的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行訓(xùn)練，得到最終的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其中包含各個鏈接的權(quán)重、激活值以及特征值對應(yīng)的異常類型的信息；步驟9：使用訓(xùn)練好的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型加載到系統(tǒng)中，用于對不同人體的心跳和呼吸異常信息進(jìn)行識別。

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