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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于多模态扩散模型的心律失常分类方法及装置、介质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：CN120067836B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202510534162.1，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权基于多模态扩散模型的心律失常分类方法及装置、介质是由申兆岩;周天任;赵梦莹;贾振格设计研发完成，并于2025-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态扩散模型的心律失常分类方法及装置、介质在说明书摘要公布了：本申请涉及生物医学与计算机科学的跨学科研究技术领域，涉及基于多模态扩散模型的心律失常分类方法及装置、介质。所述方法包括：对输入的原始心电信号预处理，生成三种模态数据作为训练集数据；构建个性化心律失常分类模型；冻结扩散驱动特征提取器参数，将训练集数据个性化优化后输入个性化心律失常分类模型，对模块训练；采集待检测心电信号，预处理为时域波形、短时傅里叶变换频谱图及洛伦兹散点图三种模态，并进行个性化优化；将优化后的数据输入训练后的个性化心律失常分类模型获取分类结果。本发明实现高精度、低标注依赖且个体自适应的心律失常判断。

本发明授权基于多模态扩散模型的心律失常分类方法及装置、介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态扩散模型的心律失常分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 对输入的原始心电信号预处理，生成短时傅里叶变换频谱图及洛伦兹散点图，与原始心电信号的时域波形三种模态数据作为训练集数据； 构建个性化心律失常分类模型，包括扩散驱动特征提取器、跨模态融合模块及分类器；将各模态数据分别输入扩散模型特征提取器提取多尺度鲁棒特征，通过跨模态注意力融合模块动态整合三种模态的特征，将整合后的特征通过分类器输出心律失常概率； 冻结扩散驱动特征提取器参数，将训练集数据个性化优化后输入个性化心律失常分类模型，对特征融合模块以及分类器部分参数进行训练，获取训练后的个性化心律失常分类模型； 采集待检测心电信号，预处理为时域波形、短时傅里叶变换频谱图及洛伦兹散点图三种模态，并进行个性化优化； 将优化后的数据输入训练后的个性化心律失常分类模型获取分类结果； 所述个性化优化方法采用贝叶斯优化，为每种模态数据选取加噪步长； 所述个性化优化方法包括： 定义各模态加噪步长参数集合、参数空间及优化轮次； 使用高斯过程构建代理函数； 随机初始化参数集合作为初始观测点； 计算观测点对应的优化指标，并根据所有已知观测点更新代理函数； 基于当前代理函数，采用置信上界策略构建采集函数，根据所述采集函数选择下一个观测点，并对该观测点进行优化指标观测； 迭代上述过程直至达到预设优化轮次，输出最优参数集。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东大学，其通讯地址为：250100 山东省济南市历城区山大南路27号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。