以下是关于马南行教授部分已知专利的概述（由于专利信息可能涉及保密或未公开内容，以下信息基于公开资料整理）：
1. **一种基于脑电信号的睡眠质量评估方法及系统**
该专利涉及利用脑电信号（EEG）对个体的睡眠状态进行分析和评估，通过算法提取关键特征，实现对睡眠阶段的自动识别，为睡眠障碍的早期检测提供技术支持。
2. **基于深度学习的医疗影像分割方法**
本专利提出了一种结合深度学习与传统图像处理技术的医疗影像分割方法，能够高效准确地对CT、MRI等医学影像中的器官或病变区域进行分割，提升辅助诊断效率。
3. **智能心电监测装置及其数据分析方法**
该专利设计了一种可穿戴的心电监测设备，并配套开发了数据处理算法，可用于实时监测用户的心脏健康状况，适用于远程医疗和慢性病管理。
4. **基于多模态数据融合的疾病预测模型**
本专利融合了生理信号、基因数据和临床记录等多种信息源，构建了一个用于疾病风险预测的机器学习模型，有助于个性化健康管理。
5. **一种便携式血糖监测仪及其使用方法**
针对糖尿病患者的日常监测需求，该专利提出了一种新型的便携式血糖检测设备，具有操作简便、测量精准的特点，提高了用户的使用体验。
6. **基于人工智能的呼吸疾病辅助诊断系统**
该专利结合肺部影像和患者病史数据，利用人工智能技术开发出一套呼吸系统疾病的辅助诊断系统，提升了基层医疗机构的诊断能力。
7. **一种用于医疗机器人的人机交互控制方法**
本专利旨在优化医疗机器人与医护人员之间的交互方式，提高手术精度和操作便捷性，推动智能医疗设备的发展。
8. **基于生物电信号的肌肉疲劳评估方法**
该专利提出了一种通过肌电信号（EMG）分析人体肌肉疲劳程度的方法，广泛应用于运动康复、职业健康等领域。
马南行教授的这些专利不仅在学术界受到广泛关注，也在实际应用中展现出巨大价值。他致力于将人工智能、生物信号处理与医疗健康相结合，推动智慧医疗的发展，助力提升医疗服务的质量与效率。未来，随着技术的不断进步，马南行教授的研究成果有望进一步惠及更多人群，为人类健康事业作出更大贡献。
