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龙图腾网获悉海宁市产业技术研究院申请的专利一种基于人工规则增强神经网络的心电图诊断方法及装置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：CN114711786B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202210172196.7，技术领域涉及：A61B5/346；该发明授权一种基于人工规则增强神经网络的心电图诊断方法及装置是由吴健;陈潇俊;应豪超;姜晓红;徐红霞;陈婷婷设计研发完成，并于2022-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工规则增强神经网络的心电图诊断方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工规则增强神经网络的心电图诊断方法，包括：获得ECG信号训练样本；构建包括深度学习模块和规则推理模块的训练模型，将ECG信号训练样本输入至深度学习模块得到第一异常预测概率向量，将ECG信号训练样本输入至规则推理模块得到对心电诊断标签进行概率预测的第二异常预测概率向量，融合得到对心电诊断标签进行概率预测的最终异常预测概率向量；将ECG信号训练样本输入至训练模型，通过总损失函数优化训练模型参数得到多导联心电图信号诊断模型；应用时，将ECG信号输入至多导联心电图信号诊断模型得到该ECG信号的心电诊断标签的预测概率。该方法能够准确、快速的对心电信号进行诊断。

本发明授权一种基于人工规则增强神经网络的心电图诊断方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于人工规则增强神经网络的心电图诊断方法，其特征在于，包括： 获得ECG信号训练样本； 构建训练模型，训练模型包括深度学习模块和规则推理模块，将ECG信号训练样本输入至深度学习模块得到第一异常预测概率向量，规则推理模块包括分隔描述子模块和规则推理子模块，将ECG信号训练样本输入至分隔描述子模块得到PQRST数值特征，将PQRST数值特征输入至规则推理子模块，基于医学信号分析规则，得到对心电诊断标签进行概率预测的第二异常预测概率向量，将第二异常预测概率向量进行mask机制处理得到第三异常预测概率向量，使得第三异常预测概率向量与第一异常预测概率向量长度相同，通过S形函数对第三异常预测概率向量和第一异常预测概率向量分配融合权重以得到最终异常预测概率向量； 构建总损失函数，总损失函数包括深度学习损失函数和规则推理损失函数，其中，通过最终异常预测概率向量与真实异常预测概率向量的加权交叉熵构建深度学习损失函数，通过最终异常预测概率向量与第三异常预测概率向量的加权交叉熵构建规则推理损失函数； 将ECG信号训练样本输入至训练模型，通过总损失函数优化训练模型参数得到多导联心电图信号诊断模型； 应用时，将ECG信号输入至多导联心电图信号诊断模型得到该ECG信号的心电诊断标签的预测概率； 通过S形函数对第三异常预测概率向量和第一异常预测概率向量分配融合权重以得到最终异常预测概率向量为： hDL＝[h1，h2…hN] lRULE＝[l1，l2…lN] 其中，i为心电诊断标签类别的索引，为心电诊断标签类别对应的mask值，其中，如果第i个心电诊断标签类别存在异常预测概率则mi＝1，否则，mi＝0，hDL为第一异常预测概率向量，lRULE为第三异常预测概率向量，N为心电诊断标签总数，Sω为融合权重向量ω的S型函数，ω、lRULE和hDL都具有相同的数量N，表示反转mask向量中的每个元素，“·”表示元素相乘； 总损失函数为： 其中，L·为加权二元交叉熵，y为真实异常预测概率向量，为最终异常预测概率向量，lRULE为第三异常预测概率向量，λ为超参数。

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