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龍圖騰網(wǎng)獲悉蘭州理工大學(xué)申請的專利一種基于增強解碼的AE-GAN的ECG信號重建方法獲國家發(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：CN116720056B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09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：202310633288.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/21；該發(fā)明授權(quán)一種基于增強解碼的AE-GAN的ECG信號重建方法是由馬玉潤;張愛華;王惠東;漆宇晟;李佳琪;陳誠設(shè)計研發(fā)完成，并于2023-05-31向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于增強解碼的AE-GAN的ECG信號重建方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及生理信號處理與分析技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于增強解碼的AE?GAN的ECG信號重建方法，構(gòu)建AE?GAN混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，AE?GAN混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括生成器和鑒別器，生成器包括編碼器和解碼器，所述鑒別器包括第一全卷積層、全連接層和Sigmoid激活函數(shù)層，將含有不同信噪比噪聲的ECG信號輸入到所述AE?GAN混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，處理后輸出重構(gòu)無噪的ECG信號；利用GAN網(wǎng)絡(luò)捕獲ECG全局特征的同時，采用AE網(wǎng)絡(luò)卷積操作捕獲ECG局部時序特征，并添加注意力機制避免網(wǎng)絡(luò)在編碼過程的通道信息丟失，且設(shè)計集成有遵循皮爾森卡方散度的最小二乘函數(shù)、距離函數(shù)和局部最大差異函數(shù)的生成器損失函數(shù)克服GAN網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中的梯度彌散問題；在重建ECG信號方面具有更高的精度和穩(wěn)定性。

本發(fā)明授權(quán)一種基于增強解碼的AE-GAN的ECG信號重建方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于增強解碼的AE-GAN的ECG信號重建方法，其特征在于，構(gòu)建AE-GAN混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，所述AE-GAN混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括生成器和鑒別器，其中所述生成器包括編碼器和解碼器，所述鑒別器包括第一全卷積層、全連接層和Sigmoid激活函數(shù)層，將含有不同信噪比的肌電干擾、基線漂移噪聲、電極干擾以及混合噪聲的ECG信號輸入到所述AE-GAN混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，處理后輸出重構(gòu)無噪的ECG信號； 所述生成器采用的損失函數(shù)為： 式中，第一項為最小二乘損失函數(shù)，為距離函數(shù)，用于表征數(shù)據(jù)的全局差異性；為最大差異，用于表征數(shù)據(jù)的局部差異性，代表噪聲信號的分布，N代表樣本長度，代表樣本點i的降噪信號，代表樣本點i的純凈信號，和是和的加權(quán)系數(shù)，實驗中分別設(shè)定為0.7和0.2； 所述鑒別器采用的損失函數(shù)為： 式中，x~pdatax為真實數(shù)據(jù)x的分布，Dx為鑒別器鑒別純凈信號的結(jié)果；第二項，代表噪聲信號的分布，為鑒別器鑒別生成樣本的結(jié)果； 采用預(yù)處理的ECG數(shù)據(jù)對所述AE-GAN混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行訓(xùn)練，ECG數(shù)據(jù)的預(yù)處理包括： S1、準備訓(xùn)練數(shù)據(jù)，通過對純凈ECG信號添加不同信噪比的肌電干擾、基線漂移噪聲、電極噪聲及三種噪聲的混合噪聲獲得含噪ECG信號樣本； S2、對含噪ECG信號每個樣本1024個點進行數(shù)據(jù)分割，歸一化數(shù)據(jù)幅值； S3、將所有數(shù)據(jù)按95%為訓(xùn)練集，5%為測試集進行劃分。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人蘭州理工大學(xué)，其通訊地址為：730050 甘肅省蘭州市七里河區(qū)蘭工坪路287號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。