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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利用于心电节律自动分类的多模态特征融合模型构建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：CN116361688B 。

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：202310270132.5，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权用于心电节律自动分类的多模态特征融合模型构建方法是由季忠;杨肖设计研发完成，并于2023-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于心电节律自动分类的多模态特征融合模型构建方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种用于心电节律自动分类的多模态特征融合模型构建方法，属于生物医学信号处理技术领域。本发明构建的多模态特征融合模型是一个双通道深度神经网络，采用双通道瓶颈残差网络与不同注意力机制相结合，分别从一维心电序列和二维心电时频图中提取不同维度的多模态特征并进行特征融合，然后利用融合的多模态特征实现心律失常信号的自动分类。本发明的算法性能稳定、可靠，预期有很好的实际应用潜力。

本发明授权用于心电节律自动分类的多模态特征融合模型构建方法在权利要求书中公布了：1.一种用于心电节律自动分类的多模态特征融合模型构建方法，其特征在于，所述多模态特征融合模型是一个双通道深度神经网络，采用双通道瓶颈残差网络与不同注意力机制相结合，分别从一维心电序列和二维心电时频图中提取不同维度的多模态特征并进行特征融合，然后利用融合的多模态特征实现心律失常信号的自动分类； 该方法具体包括以下步骤： S1：对采集的ECG信号去噪，得到一维心电序列； S2：对经步骤S1处理后的ECG信号进行短时傅里叶变换得到二维心电时频图； S3：构建并训练基于注意力机制的多模态特征融合模型，即EC-MAM，具体是：通过构建双通道瓶颈残差网络，分别从一维心电序列和二维心电时频图中提取不同维度的多模态特征并进行特征融合，并将双通道瓶颈残差网络与通道域注意力机制和混合域注意力机制相结合，使用通道域注意力机制增强一维心电序列中的重要特征，使用通道域注意力机制和空间域注意力机制增强二维心电时频图中的重要特征；然后将对心律失常信号的分类具有判别性特征赋予大的权重，对噪音赋予小的权重，通过多次迭代训练过滤掉冗余特征； 其中，构建EC-MAM模型的步骤为：将预处理好的一维心电序列和二维心电时频图并行送入双通道瓶颈残差网络结构中，分别得到通过通道注意力机制和混合注意力机制增强的重要特征，即序列特征和时频特征；序列特征和时频特征经过特征融合层处理后得到融合特征，最终通过分类层处理得到心律失常信号的分类结果； 利用堆叠的一维瓶颈残差结构和二维瓶颈残差结构来构建双通道瓶颈残差网络； 在引入通道域注意力机制后的一维瓶颈残差网络结构包括：一维卷积层、一维批量归一化层、激活层、一维最大化池化层、基于通道域注意力机制的瓶颈残差模块、一维最大池化层和线性层。

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