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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于自训练的面向生物医学信号的数据扩增方法及系统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：CN119719869B 。

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：202510213166.X，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权基于自训练的面向生物医学信号的数据扩增方法及系统是由刘宁;姜超英;辛玉晶;刘磊;崔立真设计研发完成，并于2025-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自训练的面向生物医学信号的数据扩增方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于数据处理技术领域。提出了一种基于自训练的面向生物医学信号的数据扩增方法及系统，根据任一条预处理后的真实样本以及预训练的扩散模型，得到此条真实样本对应的多个扩增样本；计算该条真实样本与各个扩增样本的相似度，根据相似度选择与该条真实样本最相似的一条唯一扩增样本，计算所有条真实样本对应的扩增样本；根据扩增样本以及基于真实样本初步训练的下游模型，计算扩增样本的伪标签，根据伪标签与真实标签的对比，以标签一致的唯一扩增样本为最终扩增样本。本发明解决了生物医学信号数据量不足、多样性不足以及数据和标签噪声等问题，显著提升了下游模型的性能。

本发明授权基于自训练的面向生物医学信号的数据扩增方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于自训练的面向生物医学信号的数据扩增方法，其特征在于，包括以下过程： 对多条真实生物医学样本信号进行预处理，得到预处理后的多条真实样本； 根据任一条所述真实样本以及预训练的扩散模型，得到此条所述真实样本对应的多个扩增样本； 计算该条所述真实样本与各个所述扩增样本的相似度，根据所述相似度选择与该条所述真实样本最相似的一条唯一扩增样本，计算所有条所述真实样本对应的唯一扩增样本； 根据所述唯一扩增样本以及基于所述真实样本初步训练的下游模型，计算扩增样本的伪标签，根据所述伪标签与真实标签的对比，以标签一致的唯一扩增样本为最终扩增样本； 计算该条所述真实样本与各个所述扩增样本的相似度，根据所述相似度选择与该条所述真实样本最相似的一条唯一扩增样本，包括： 分别计算该条所述真实样本的二维嵌入和各个扩增样本的二维嵌入之间的余弦相似度； 根据所述余弦相似度的值进行排序，如果任一个所述余弦相似度的值大于设定阈值，则选择所述余弦相似度的值最高的扩增样本作为该条所述真实样本的唯一扩增样本； 如果所述余弦相似度的值均小于或等于设定阈值，则对该条所述真实样本重新生成多个扩增样本，并重新选择最相似的唯一扩增样本，直至完成选择； 预训练的扩散模型中，采用带有注意力机制的Transformer模型学习逆向分布，用于预测每一个时间步添加的噪声量； 采用各条所述真实样本构成的真实训练集进行下游模型的训练，得到初步训练的下游模型；根据所述初步训练的下游模型以及所述唯一扩增样本，得到所述扩增样本的伪标签，保留伪标签与所述真实样本的真实标签相同的唯一扩增样本；将被保留的所有唯一扩增样本与所有真实样本继续作为下游模型的训练数据进行所述下游模型的训练，通过循环迭代，不断筛选出具有高置信度标签的样本，将其加入到下游模型的训练中，直至满足所述下游模型的训练精度要求。

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