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龙图腾网获悉长春大学申请的专利一种胎儿健康分类方法、系统、设备及存储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：CN120260931B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202510732473.9，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种胎儿健康分类方法、系统、设备及存储介质是由王海燕;尹雁行;高嵩;冯萍;王柳;王一帆;史丽娟;韩晓莉;刘晓彤;鞠熠设计研发完成，并于2025-06-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种胎儿健康分类方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：一种胎儿健康分类方法、系统、设备及存储介质，属于胎儿健康辅助诊断技术领域，解决了现有技术存在CTG数据类别不平衡所导致的分类偏差，少数类样本识别率低以及误诊率高的技术问题。获取胎儿健康数据集，并进行预处理；利用MAAL对特征分类主模型进行优化，利用优化后的特征分类主模型对预处理后的胎儿健康数据集进行初步分类，得到正确分类结果和错误分类结果；构建特征分类二级修正模型，基于错误样本提取机制，对错误分类结果对应的错误样本进行分类，得到分类结果；将正确分类结果和分类结果进行结合，输出最终分类结果。本发明用于实现提高对少数类样本的识别能力，同时降低误诊和漏诊率的胎儿健康分类方法。

本发明授权一种胎儿健康分类方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种胎儿健康分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，获取胎儿健康数据集，并进行预处理，形成预处理后的胎儿健康数据集； 步骤2，构建特征分类主模型； 步骤3，设计自适应动态调整错误分类权重方法对特征分类主模型进行优化； 步骤4，基于优化后的特征分类主模型对预处理后的胎儿健康数据集进行初步分类，得到正确分类结果和错误分类结果； 步骤5，构建特征分类二级修正模型，基于错误样本提取机制，对步骤4所述的错误分类结果对应的错误样本进行分类，得到分类结果； 所述的错误样本提取机制，具体为： 对预处理后的胎儿健康数据集进行索引标注，将索引标注后的胎儿健康数据集划分为训练集和测试集，利用训练集对优化后的特征分类主模型进行迭代训练，保存每次训练中的最佳特征分类主模型，提取已保存每次训练中的最佳特征分类主模型中的训练集和测试集的错误样本，并记录错误样本的索引标注，对错误样本的索引标注进行索引去重，筛选优化后的特征分类主模型输出的错误分类结果对应的经过MLP算法处理后的胎儿健康数据，得到优化后的特征分类主模型输出的错误分类结果对应的错误样本； 步骤6，优化后的特征分类主模型和特征分类二级修正模型组成MAC-NET，将步骤4所述的正确分类结果和步骤5所述的分类结果进行结合，输出最终分类结果。

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