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龍圖騰網獲悉吉林大學;珠海科技學院申請的專利基于多分支塊全注意網絡的心電數據分類方法及裝置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：CN116636857B 。

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：202310559376.5，技術領域涉及：A61B5/346；該發明授權基于多分支塊全注意網絡的心電數據分類方法及裝置是由司玉娟;武俊杰;張陽;易攀;喬菱設計研發完成，并于2023-05-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于多分支塊全注意網絡的心電數據分類方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明提出了一種基于多分支塊全注意網絡的心電數據分類方法及裝置，該方法包括：獲取目標心電數據；將獲取的目標心電數據輸入預先配置的多分支塊全注意網絡模型，目標心電數據為多導聯心電數據，其中模型包括特征提取模塊和全注意力塊，特征提取模塊包括多個多分支塊和短接塊；通過特征提取模塊對目標心電數據進行特征提取得到第一數據；將第一數據輸入到全注意力模塊提取空間特征和通道特征；根據空間特征和通道特征從預設的可選分類中確定目標心電數據所對應的目標分類結果。將特征提取模塊提取的特征輸入到全注意力塊里，提取空間維度的特征和通道維度的特征進行分類，融合多個數據通道特征和空間特征，提高了對心電數據分類的準確性。

本發明授權基于多分支塊全注意網絡的心電數據分類方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于多分支塊全注意網絡的心電數據分類方法，其特征在于，包括： 獲取目標心電數據，所述目標心電數據為多導聯心電數據； 將獲取的所述目標心電數據輸入預先配置的多分支塊全注意網絡模型，其中，所述多分支塊全注意網絡模型包括特征提取模塊和全注意力塊，所述特征提取模塊包括多個多分支塊和短接塊； 通過所述特征提取模塊對目標心電數據進行特征提取，得到第一數據； 將所述第一數據輸入到全注意力模塊提取空間特征和通道特征； 根據所述空間特征和所述通道特征，從預設的可選分類中確定所述目標心電數據所對應的目標分類結果； 所述通過所述特征提取模塊對目標心電數據進行特征提取，得到第一數據，包括： 通過所述特征提取模塊中第一多分支塊集合依次對所述目標心電數據進行特征提取得到第一多分支數據，其中，所述第一多分支塊集合包括若干個多分支塊； 通過所述特征提取模塊中第一短接塊對所述目標心電數據進行短接得到第一短接數據； 將所述第一多分支數據和所述第一短接數據進行融合得到臨時數據； 通過所述特征提取模塊中第二多分支塊集合依次對所述臨時數據進行特征提取得到第二多分支數據； 通過所述特征提取模塊中第二短接塊對所述臨時數據進行短接得到第二短接數據； 將所述第二多分支數據和所述第二短接數據進行融合得到第一數據，其中，所述第二多分支塊集合包括若干個多分支塊。

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吉林大學;珠海科技學院，其通訊地址為：130012 吉林省長春市朝陽區前進大街2699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”。