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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于预训练和时空自注意力机制的心室激活来源点定位方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115581464B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211374111.X，技术领域涉及：A61B5/318；该发明授权基于预训练和时空自注意力机制的心室激活来源点定位方法是由刘华锋;冉翱设计研发完成，并于2022-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于预训练和时空自注意力机制的心室激活来源点定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于预训练和时空自注意力机制的心室激活来源点定位方法，该方法将深度学习中的自注意力机制和卷积网络进行有效改进结合后引入室性心动过速激活来源点定位中。不同于传统的自注意力机制，本发明同时考虑心电信号分别在时间和空间维度上的自注意力特征并将特征进行了有效融合，并利用了卷积来提取信号的局部特征，最后再将全局的时空自注意力特征和局部特征信息进行融合，最后输出预测激活来源点的坐标。此外，本发明还利用模拟数据来做预训练提高了真实实验的定位精度，本发明无需对数据进行任何预处理，即可达到较高的定位精度。

本发明授权基于预训练和时空自注意力机制的心室激活来源点定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于预训练和时空自注意力机制的心室激活来源点定位方法，包括如下步骤： 1在导入真实病人的生理数据后，利用心脏建模仿真软件工具模拟心脏在不同异常点的生理特征，包括12导联体表心电数据以及对应心室激活来源点的三维坐标； 2通过心脏电生理标测工具采集不同室性心动过速病人身上的12导联体表心电数据，并实时记录每组12导联体表心电数据所对应心室激活来源点的三维坐标； 3通过步骤1和2获得大量样本，每组样本包括12导联体表心电数据以及对应心室激活来源点的三维坐标，其中通过步骤1得到的为模拟仿真样本，通过步骤2得到的为真实实验样本；进而将所有样本划分为训练集和测试集； 4搭建基于预训练和时空自注意力机制的网络模型，其从输入至输出由嵌入层、位置编码层、多个级联的全局-局部编码器、坐标预测层依次连接组成； 所述全局-局部编码器包括全局时空注意力计算模块、局部特征提取模块以及数据融合层，将通过位置编码层前后的数据分别输入至局部特征提取模块和全局时空注意力计算模块；所述局部特征提取模块由一个一维卷积层以及三个一维稠密空洞卷积块D1～D3依次连接组成，其中一维卷积层的卷积核大小为1×1，通道数设置为与输入一致；三个稠密空洞卷积块D1～D3的卷积核大小分别为7×7、5×5、3×3，扩张率均设置为2，填充模式均为SAME，使得输出的分辨率大小不变；所述全局时空注意力计算模块首先计算输入数据在空间和时间上的自注意力矩阵，两个自注意力矩阵通过concat函数拼接后经过一个线性层恢复到输入维度即作为时空自注意力的输出，进而将该输出进行残差连接和LayerNorm归一化后输入至前馈网络进行特征提取，提取得到的特征再进行残差连接和LayerNorm归一化后即作为全局时空注意力计算模块的输出；所述数据融合层将全局时空注意力计算模块和局部特征提取模块的输出加权求和后再通过一个线性层把维度降低到所需要的维度； 5利用训练集样本中的12导联体表心电数据作为模型输入，对应心室激活来源点的三维坐标作为真值标签，从而对上述网络模型进行训练，得到用于预测心室激活来源点三维坐标的定位模型； 6将测试集样本中的12导联体表心电数据输入至训练好的定位模型中，即可直接预测输出心室激活来源点的三维坐标。

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