买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中南大学申请的专利急性心力衰竭患者的心电信号预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：CN119989289B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510476681.7，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权急性心力衰竭患者的心电信号预测方法是由谭建平;李泽惠;朱俊辉设计研发完成，并于2025-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本急性心力衰竭患者的心电信号预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种急性心力衰竭患者的心电信号预测方法，包括：获取急性心衰患者的历史心电信号并生成包括特征强化心电信号、动态特征和功率谱密度的多模态信号，构建急性心力衰竭样本数据集；获取完成预训练的ECG信号预测模型，基于迁移学习利用急性心力衰竭样本数据集对模型进行训练，得到急性心力衰竭ECG信号预测模型；实时获取急性心衰患者的心电信号并进行预处理，得到实时的多模态信号，并将其作为输入预测未来预设时长内的ECG信号。通过提取多模态信号作为模型输入，显著提升了ECG信号的预测精度和鲁棒性；基于迁移学习，在急性心力衰竭场景下实现高效、精准的ECG信号预测。

本发明授权急性心力衰竭患者的心电信号预测方法在权利要求书中公布了：1.一种急性心力衰竭患者的心电信号预测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：获取急性心衰患者的历史心电信号并进行预处理，生成包括特征强化心电信号、动态特征和功率谱密度的多模态信号，进而构建急性心力衰竭样本数据集； S2：获取完成预训练的ECG信号预测模型，ECG信号预测模型输入为多模态信号，输出为未来预设时长内的ECG信号；基于迁移学习技术，利用急性心力衰竭样本数据集对预训练的ECG信号预测模型进行训练，得到急性心力衰竭ECG信号预测模型； S3：实时获取急性心衰患者的心电信号并进行预处理，得到实时的多模态信号，并将其输入急性心力衰竭ECG信号预测模型，预测急性心力衰竭患者未来预设时长内的ECG信号； 步骤S1中，预处理过程包括： S1.1：使用自适应噪声对消方法，通过最小均方自适应滤波器对心电信号进行去噪； S1.2：将去噪后的心电信号重采样到目标采样率，并结合小波变换得到特征强化心电信号； S1.3：基于特征强化心电信号的时间变化速率进行动态特征提取，得到动态特征； S1.4：使用快速傅里叶变换计算特征强化心电信号的频域特征，得到功率谱密度； 步骤S2中，ECG信号预测模型包括多模态信号特征嵌入模块、平行多尺度卷积模块、注意力模块和线性输出层； 所述多模态信号特征嵌入模块用于将多模态信号进行嵌入；所述平行多尺度卷积模块用于对嵌入的多模态信号进行隐式的心电分割，提取其多尺度生理特征；所述注意力模块用于对多尺度生理特征进行加权融合，所述线性输出层输出未来预设时长内的ECG信号。

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中南大学，其通讯地址为：410083 湖南省长沙市岳麓区麓山南路932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”。