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龍圖騰網獲悉重慶大學申請的專利用于心電節律自動分類的多模態特征融合模型構建方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116361688B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310270132.5，技術領域涉及：G06F18/24；該發明授權用于心電節律自動分類的多模態特征融合模型構建方法是由季忠;楊肖設計研發完成，并于2023-03-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本用于心電節律自動分類的多模態特征融合模型構建方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種用于心電節律自動分類的多模態特征融合模型構建方法，屬于生物醫學信號處理技術領域。本發明構建的多模態特征融合模型是一個雙通道深度神經網絡，采用雙通道瓶頸殘差網絡與不同注意力機制相結合，分別從一維心電序列和二維心電時頻圖中提取不同維度的多模態特征并進行特征融合，然后利用融合的多模態特征實現心律失常信號的自動分類。本發明的算法性能穩定、可靠，預期有很好的實際應用潛力。

本發明授權用于心電節律自動分類的多模態特征融合模型構建方法在權利要求書中公布了：1.一種用于心電節律自動分類的多模態特征融合模型構建方法，其特征在于，所述多模態特征融合模型是一個雙通道深度神經網絡，采用雙通道瓶頸殘差網絡與不同注意力機制相結合，分別從一維心電序列和二維心電時頻圖中提取不同維度的多模態特征并進行特征融合，然后利用融合的多模態特征實現心律失常信號的自動分類； 該方法具體包括以下步驟： S1：對采集的ECG信號去噪，得到一維心電序列； S2：對經步驟S1處理后的ECG信號進行短時傅里葉變換得到二維心電時頻圖； S3：構建并訓練基于注意力機制的多模態特征融合模型，即EC-MAM，具體是：通過構建雙通道瓶頸殘差網絡，分別從一維心電序列和二維心電時頻圖中提取不同維度的多模態特征并進行特征融合，并將雙通道瓶頸殘差網絡與通道域注意力機制和混合域注意力機制相結合，使用通道域注意力機制增強一維心電序列中的重要特征，使用通道域注意力機制和空間域注意力機制增強二維心電時頻圖中的重要特征；然后將對心律失常信號的分類具有判別性特征賦予大的權重，對噪音賦予小的權重，通過多次迭代訓練過濾掉冗余特征； 其中，構建EC-MAM模型的步驟為：將預處理好的一維心電序列和二維心電時頻圖并行送入雙通道瓶頸殘差網絡結構中，分別得到通過通道注意力機制和混合注意力機制增強的重要特征，即序列特征和時頻特征；序列特征和時頻特征經過特征融合層處理后得到融合特征，最終通過分類層處理得到心律失常信號的分類結果； 利用堆疊的一維瓶頸殘差結構和二維瓶頸殘差結構來構建雙通道瓶頸殘差網絡； 在引入通道域注意力機制后的一維瓶頸殘差網絡結構包括：一維卷積層、一維批量歸一化層、激活層、一維最大化池化層、基于通道域注意力機制的瓶頸殘差模塊、一維最大池化層和線性層。

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