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龍圖騰網(wǎng)獲悉電子科技大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于深度殘差網(wǎng)絡(luò)的心律失常檢測(cè)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(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN118806293B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-12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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202410825431.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：A61B5/346；該發(fā)明授權(quán)一種基于深度殘差網(wǎng)絡(luò)的心律失常檢測(cè)方法是由袁夢(mèng)柯;劉勇國;李巧勤;張?jiān)?蘭剛;陳智設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-06-25向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于深度殘差網(wǎng)絡(luò)的心律失常檢測(cè)方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于深度殘差網(wǎng)絡(luò)的心律失常檢測(cè)方法，包括如下步驟：步驟1、心電信號(hào)預(yù)處理；步驟2、利用通道注意力卷積網(wǎng)絡(luò)和門控循環(huán)單元提取復(fù)雜病理ECG特征；步驟3、心律失常多標(biāo)簽分類的嵌入學(xué)習(xí)；步驟4、通過標(biāo)簽感知注意力系數(shù)對(duì)心律失常特征向量進(jìn)行加權(quán)；步驟5、心律失常分類：將加權(quán)向量送入卷積和全連接層，得到最終的心律失常預(yù)測(cè)結(jié)果概率。本發(fā)明的檢測(cè)模型能夠?qū)W到更抽象、更復(fù)雜的特征，從而更好地應(yīng)對(duì)不同患者、不同病理情況的心電圖數(shù)據(jù)。

本發(fā)明授權(quán)一種基于深度殘差網(wǎng)絡(luò)的心律失常檢測(cè)方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于深度殘差網(wǎng)絡(luò)的心律失常檢測(cè)方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟1、心電信號(hào)預(yù)處理：采用PhysioNetChallenge數(shù)據(jù)集作為訓(xùn)練集，并利用獨(dú)熱編碼方式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理； 將訓(xùn)練集中的心電心跳序列記為X＝[x1,x2,…,xt,…,xK]T∈RK，其中，xt表示時(shí)間步長(zhǎng)t的心跳信息，K表示心跳序列長(zhǎng)度，T表示矩陣轉(zhuǎn)置；引入掩蔽向量M處理無效的心跳序列，M＝m1,…,mt,…,mKT∈RK，mt表示時(shí)間步長(zhǎng)t的掩蔽值；經(jīng)掩蔽后的心電心跳序列記為表示如下： 其中，mt＝1表示對(duì)應(yīng)的心電心跳信息是有效的，otherwise表示除了mt＝1的情況外所有其他情況，*表示舍棄無效的心跳信息； 步驟2、利用通道注意力卷積網(wǎng)絡(luò)和門控循環(huán)單元提取復(fù)雜病理ECG特征：首先，利用通道注意力卷積網(wǎng)絡(luò)提取和優(yōu)化心電圖特征； 采用通道注意力卷積網(wǎng)絡(luò)提取心電特征：通道注意力卷積網(wǎng)絡(luò)包括多層卷積通道注意力模塊、全局池化層和歸一化層； 所述卷積通道注意力模塊由三部分組成：一維卷積層、Mish激活函數(shù)層和通道注意力函數(shù)層，卷積通道注意力模塊整體結(jié)構(gòu)如下： 其中，Conv1D表示一維卷積層，在一維卷積層中通過滑動(dòng)窗口提取輸入一維心電信號(hào)的特征信息；然后應(yīng)用Mish激活函數(shù)；最后，通道注意力函數(shù)ChannelAttention用于突出重要的心電圖特征部分； 然后，利用門控循環(huán)單元學(xué)習(xí)心跳序列特征表示，并通過帶有殘差連接的多層門控循環(huán)單元分層提取復(fù)雜病理ECG特征； 步驟3、心律失常多標(biāo)簽分類的嵌入學(xué)習(xí)：統(tǒng)計(jì)心律失常對(duì)共現(xiàn)次數(shù)，建立標(biāo)簽相關(guān)矩陣；基于訓(xùn)練集中心律失常的共現(xiàn)次數(shù)，以條件概率為基礎(chǔ)，以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式建立標(biāo)簽相關(guān)矩陣；然后，基于標(biāo)簽相關(guān)矩陣和相似度度量方法，通過多層感知器得到最優(yōu)心律失常分類標(biāo)簽相關(guān)嵌入集合； 利用多層感知器將每種心律失常類型的多熱編碼oi映射到語義嵌入空間，得到標(biāo)簽嵌入ei： ei＝Φoi16 其中，Φ表示多層感知器； 將所有標(biāo)簽嵌入組合得到最優(yōu)心律失常分類標(biāo)簽相關(guān)嵌入集合Ch為通道數(shù)；基于余弦相似度度量來表示不同標(biāo)簽嵌入的依賴程度；標(biāo)簽嵌入的目標(biāo)是使標(biāo)簽嵌入集合的余弦相似矩陣接近標(biāo)簽相關(guān)矩陣； 步驟4、通過標(biāo)簽感知注意力系數(shù)對(duì)心律失常特征向量進(jìn)行加權(quán)；通過計(jì)算特征向量與標(biāo)簽相關(guān)嵌入向量ec在特征位置le處的余弦相似度，得到特征維度的標(biāo)簽感知注意力系數(shù) 步驟5、心律失常分類：將加權(quán)向量送入卷積和全連接層，得到最終的心律失常預(yù)測(cè)結(jié)果概率。

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