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龙图腾网获悉浙江一山智慧医疗研究有限公司申请的专利基于生成对抗网络GAN的健康数据增强与异常检测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：CN120277590B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510766324.4，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于生成对抗网络GAN的健康数据增强与异常检测方法是由杨啸天;邱瑛;方宝林;李俊;许振影;李壮设计研发完成，并于2025-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于生成对抗网络GAN的健康数据增强与异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于生成对抗网络GAN的健康数据增强与异常检测方法，通过生成器模块、判别器模块、联邦学习协议模块和生理信号生成模块的设置，通过多模态特征，层级注意力及阈值的调整，实现了数据系统的增强，通过对系统的训练，解决医疗数据稀缺、异构性及高误报率问题，有利于医疗诊断正确率的提升；实现医疗水平的提升，为患者带来益处。

本发明授权基于生成对抗网络GAN的健康数据增强与异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于生成对抗网络的健康数据增强方法，该方法由一种基于生成对抗网络的健康数据增强系统来实现，其特征在于，该系统包括以下组件：生成器模块、判别器模块、联邦学习协议模块和生理信号生成模块； 所述生成器模块：包含并行的图像生成分支与U-Net分割分支； 所述图像生成分支由5层反卷积网络构成，每层依次为：反卷积层、批量归一化层、LeakyReLU激活函数，输出分辨率为512×512的合成医学影像； 所述U-Net分割分支包括4层编码器与4层解码器，输出目标器官的分割掩膜；分割分支的损失函数为Dice系数损失，权重占比30%； 所述联邦学习协议模块支持跨机构协作训练，参与方本地训练时采用差分隐私随机梯度下降，梯度裁剪阈值C=0.5，高斯噪声尺度σ=1.2；同时每10轮通信执行一次全局模型聚合，聚合方式为加权平均，权重根据各参与方数据量分配；同时隐私预算计算满足ε=0.8，符合HIPAA隐私保护标准； 所述生理信号生成模块使用时序约束WGAN-GP生成ECG信号，约束条件包括：QRS波宽度80-120ms、心率60-100BPM； 所述生理信号生成模块时间连续性损失函数定义为相邻信号点的L2范数差异：；其中，为平滑损失值，它反映了整个序列数据的平滑程度；为序列中元素的数量减1，即序列的长度减1；表示序列中第个元素；表示第+1个元素；为计算相邻两个元素差值的L2范数； 所述生成器的损失函数为：；其中，为Wasserstein距离对抗损失，梯度惩罚系数λ=10；为分割分支的Dice系数损失，约束心脏、肺部等关键器官位置；为联邦聚合损失，加权平均各参与方模型参数；所述联邦学习协议模块通信数据加密采用同态加密算法，密钥长度2048位。

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