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龍圖騰網獲悉云南大學;云南省阜外心血管病醫院申請的專利一種基于Residual Bi-LSTM網絡的端到端心音分割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：CN115062763B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202210688859.0，技術領域涉及：G10L25/30；該發明授權一種基于Residual Bi-LSTM網絡的端到端心音分割方法是由潘家華;成焱雄;夏軍;馬鵬鑰;楊宏波;郭濤;王威廉設計研發完成，并于2022-06-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于Residual Bi-LSTM網絡的端到端心音分割方法在說明書摘要公布了：本發明涉及深度學習中的心音分割領域，尤其是提出了一種殘差結構的長短時記憶神經網絡ResidualBidirectionalLong?ShortTermMemoryNeuralNetworks技術。本發明所述的基于ResidualBi?LSTM網絡的端到端心音分割方法主要包含如下步驟：Step1：同步采集健康以及患病志愿者的心音和心電信號；Step2：將Step1中采集的心音信號按照一定長度L分成若干個片段；Step3：根據心音和心電相對應的金標準對采集的心音信號進標注，并整理成數據集；Step4：利用Step2中所得到的數據對ResidualBidirectionalLSTM初始模型進行訓練；Step5：利用經過數據集訓練的上述模型對不在數據集內的全新心音信號進行前向傳播計算，最后實現心音信號的分割任務。

本發明授權一種基于Residual Bi-LSTM網絡的端到端心音分割方法在權利要求書中公布了：1.一種基于ResidualBi-LSTM網絡的端到端心音分割方法，其特征在于包括以下步驟： Step1：同步采集健康以及患病志愿者的心音和心電信號，并保證每次采集的時長包含數個心動周期； Step2：將Step1中采集的心音信號按照一定長度L分成若干個片段，該一定長度L應保證至少包含一個以上的心動周期，不足長度L的進行填充或者設置閾值進行舍棄； Step3：根據心音和心電相對應的金標準對采集的心音信號進行標注，并整理成數據集； Step4：利用Step3中所得到的數據對ResidualBidirectionalLSTM初始模型進行訓練； Step5：利用經過數據集訓練的ResidualBidirectionalLSTM網絡模型對不在數據集內的全新心音信號進行前向傳播計算，最后實現心音信號的分割任務； 所述的Step4中的網絡訓練主要分為前向傳播計算和后向傳播計算兩個過程，其計算流程如下述步驟所示： Step401：原始心音信號按照一定長度L分段后，經過Embedding嵌入層后會將每一個時間點的數據從一維映射到高維，以更好的表征各個時間節點之間的關系； Step402：將Step401得到的高維數據輸入到ResidualBi-LSTMBlock的第一層Bi-LSTM中進行計算； Step403：隨后將Step402的結果再經過兩層Bi-LSTM計算，最后得到結果f（x），若ResidualBi-LSTMBlock為第一個Block，則x指輸入的心音序列經過Embedding嵌入層映射的結果，若不是，則x指上一個ResidualBi-LSTMBlock的輸出結果，f則指三層Bi-LSTM構成的映射； Step404：將第一層Bi-LSTM的計算結果保存為s（x），s為第一層Bi-LSTM構成的映射； Step405：將Step403得到的結果f（x）與S404得到的結果s（x）相加得到一個ResidualBi-LSTMBlock的輸出結果h（x），這里h指一個完整的ResidualBi-LSTMBlock映射： hx=fx+sx Step406：多個不同結構的ResidualBi-LSTMBlock相互疊加計算后得到的結構進行全連接層進行映射，再經過SoftMax； Step407：將Step406的結果經過損失函數計算損失，然后根據損失函數對模型中所有可訓練參數的梯度對模型中的參數進行優化和更新，即反向傳播計算，從而完成訓練過程。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人云南大學;云南省阜外心血管病醫院，其通訊地址為：650000 云南省昆明市翠湖北路2號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。