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龍圖騰網獲悉華東交通大學申請的專利一種面向心電信號分析的多任務深度學習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：CN120345904B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202510865831.3，技術領域涉及：A61B5/318；該發明授權一種面向心電信號分析的多任務深度學習方法是由袁朝暉;鄧園園設計研發完成，并于2025-06-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種面向心電信號分析的多任務深度學習方法在說明書摘要公布了：本發明提出一種面向心電信號分析的多任務深度學習方法，該方法包括：獲取原始心電信號，對原始心電信號進行預處理，得到標準化后的加噪心電信號，利用雙向深度特征提取模型中對標準化后的加噪心電信號進行降噪處理，得到重構心電信號，利用第二階段的雙向深度特征提取模型對重構心電信號進行特征提取與優化，得到優化后的多尺度特征，利用優化后的多尺度特征分別構建心律失常分類任務與心率檢測任務，分別得到心律失常分類結果與心率預測值。本發明創新性地將三種心電圖處理任務整合至同一深度學習方法中，解決了傳統方法需分任務建模的弊端，顯著降低了部署成本與復雜度，提升了實際應用的實時性與穩定性。

本發明授權一種面向心電信號分析的多任務深度學習方法在權利要求書中公布了：1.一種面向心電信號分析的多任務深度學習方法，其特征在于，所述方法包括如下步驟： 步驟1、對原始心電信號進行預處理，得到標準化后的加噪心電信號； 步驟2、在第一階段中，利用雙向深度特征提取模型對標準化后的加噪心電信號進行降噪處理，得到重構心電信號，基于重構心電信號構建均方誤差，將均方誤差作為損失函數對雙向深度特征提取模型進行訓練，得到第一階段訓練后的雙向深度特征提取模型； 步驟3、在第二階段中，提取第一階段訓練后的雙向深度特征提取模型的參數作為初始化權重，并嵌入至雙向深度特征提取模型中，以得到第二階段的雙向深度特征提取模型，利用第二階段的雙向深度特征提取模型對重構心電信號進行特征提取與優化，以得到優化后的多尺度特征； 步驟4、基于分類器與多層感知機，利用優化后的多尺度特征分別構建心律失常分類任務與心率檢測任務，以分別得到心律失常分類結果與心率預測值； 其中，利用雙向深度特征提取模型對輸入特征進行處理時，具體包括如下子步驟： 將輸入特征依次經過7層卷積自編碼器逐步提取多尺度特征，并在最后3層卷積層中嵌入自注意力機制； 將最后4層編碼器的輸出特征作為C層特征，并分別對四個C層特征進行一維卷積操作，以分別得到四個P層特征； 將四個P層特征分別進行兩倍上采樣，以分別得到四個初始Q層特征； 對四個初始Q層特征進行橫向融合，得到四個Q層特征； 將四個Q層特征分別進行兩倍下采樣，以得到四個初始N層特征； 對四個初始N層特征進行橫向融合，并與四個C層特征進行殘差連接，以得到四個N層特征； 基于四個N層特征，對每個N層特征進行差異計算，得到N層特征之間的差值； 將N層特征之間的差值進行均值計算，得到差異圖； 將差異圖依次經過三維卷積操作、ReLU激活函數處理、一維卷積操作與激活函數處理，以得到注意力權重圖； 分別對四個N層特征進行注意力加權融合，并進行均值計算，以得到輸出特征。

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