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吉林大学;珠海科技学院司玉娟获国家专利权

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龙图腾网获悉吉林大学;珠海科技学院申请的专利基于多分支块全注意网络的心电数据分类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:CN116636857B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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:202310559376.5,技术领域涉及:A61B5/346;该发明授权基于多分支块全注意网络的心电数据分类方法及装置是由司玉娟;武俊杰;张阳;易攀;乔菱设计研发完成,并于2023-05-17向国家知识产权局提交的专利申请。

基于多分支块全注意网络的心电数据分类方法及装置在说明书摘要公布了:本发明提出了一种基于多分支块全注意网络的心电数据分类方法及装置,该方法包括:获取目标心电数据;将获取的目标心电数据输入预先配置的多分支块全注意网络模型,目标心电数据为多导联心电数据,其中模型包括特征提取模块和全注意力块,特征提取模块包括多个多分支块和短接块;通过特征提取模块对目标心电数据进行特征提取得到第一数据;将第一数据输入到全注意力模块提取空间特征和通道特征;根据空间特征和通道特征从预设的可选分类中确定目标心电数据所对应的目标分类结果。将特征提取模块提取的特征输入到全注意力块里,提取空间维度的特征和通道维度的特征进行分类,融合多个数据通道特征和空间特征,提高了对心电数据分类的准确性。

本发明授权基于多分支块全注意网络的心电数据分类方法及装置在权利要求书中公布了:1.一种基于多分支块全注意网络的心电数据分类方法,其特征在于,包括: 获取目标心电数据,所述目标心电数据为多导联心电数据; 将获取的所述目标心电数据输入预先配置的多分支块全注意网络模型,其中,所述多分支块全注意网络模型包括特征提取模块和全注意力块,所述特征提取模块包括多个多分支块和短接块; 通过所述特征提取模块对目标心电数据进行特征提取,得到第一数据; 将所述第一数据输入到全注意力模块提取空间特征和通道特征; 根据所述空间特征和所述通道特征,从预设的可选分类中确定所述目标心电数据所对应的目标分类结果; 所述通过所述特征提取模块对目标心电数据进行特征提取,得到第一数据,包括: 通过所述特征提取模块中第一多分支块集合依次对所述目标心电数据进行特征提取得到第一多分支数据,其中,所述第一多分支块集合包括若干个多分支块; 通过所述特征提取模块中第一短接块对所述目标心电数据进行短接得到第一短接数据; 将所述第一多分支数据和所述第一短接数据进行融合得到临时数据; 通过所述特征提取模块中第二多分支块集合依次对所述临时数据进行特征提取得到第二多分支数据; 通过所述特征提取模块中第二短接块对所述临时数据进行短接得到第二短接数据; 将所述第二多分支数据和所述第二短接数据进行融合得到第一数据,其中,所述第二多分支块集合包括若干个多分支块。

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吉林大学;珠海科技学院,其通讯地址为:130012 吉林省长春市朝阳区前进大街2699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”。

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