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龙图腾网获悉广东省人民医院申请的专利一种心电图的检测分析方法、装置、电子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：CN120436657B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510962130.1，技术领域涉及：A61B5/346；该发明授权一种心电图的检测分析方法、装置、电子设备及存储介质是由梁会营;黄帅;林晓兰;陈晋泰;李丹彤;彭晓婷;侯嘉鑫设计研发完成，并于2025-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种心电图的检测分析方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种心电图的检测分析方法、装置、电子设备及存储介质，包括：基于预设的十一点位心电图空间定位模板对心电图信号进行关键特征定位处理，确定出第一心电图特征；基于离散小波变换对心电图信号进行频域维度上的处理，确定出第二心电图特征；基于多尺度一维时序卷积残差拓扑单元以及动态时序注意力机制对心电图信号进行深度学习隐式特征提取，确定出第三心电图特征；对第一心电图特征、第二心电图特征以及第三心电图特征进行多源特征融合，基于融合后的心电图特征确定出心电图所对应的检测分析结果。通过整合多种心电图特征进行多源信号增强，并且自适应融合，以使利用融合后的特征辅助医生定位病理特征，提高病理特征定位的准确性。

本发明授权一种心电图的检测分析方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种心电图的检测分析方法，其特征在于，所述检测分析方法包括： 基于预设的十一点位心电图空间定位模板对心电图信号进行关键特征定位处理，确定出所述心电图信号的第一心电图特征； 基于离散小波变换对所述心电图信号进行频域维度上的处理，确定出所述心电图信号的第二心电图特征； 基于多尺度一维时序卷积残差拓扑单元以及动态时序注意力机制对所述心电图信号进行深度学习隐式特征提取，确定出所述心电图信号的第三心电图特征；其中，所述多尺度一维时序卷积残差拓扑单元由多个设置不同内核尺寸的一维时序卷积模块构成； 对所述第一心电图特征、所述第二心电图特征以及所述第三心电图特征进行多源特征融合，以使基于融合后的心电图特征确定出所述心电图所对应的检测分析结果； 所述对所述第一心电图特征、所述第二心电图特征以及所述第三心电图特征进行多源特征融合，包括： 对所述第一心电图特征、所述第二心电图特征以及所述第三心电图特征进行归一化处理，确定出归一化处理后的心电图特征； 基于双路径的特征Transformer网络层、注意力Transformer网络层以及激活函数对归一化处理后的心电图特征进行特征融合处理，输出融合后的心电图特征； 所述基于双路径的特征Transformer网络层、注意力Transformer网络层以及激活函数对归一化处理后的心电图特征进行特征融合处理，输出融合后的心电图特征，包括： 基于第一特征Transformer网络层对归一化处理后的心电图特征进行关键特征选择，确定出多个第一目标心电特征； 基于所述注意力Transformer网络层对多个所述第一目标心电特征进行非线性关联处理，确定出多个所述第一目标心电特征之间的非线性空间关联特征； 对多个所述非线性空间关联特征与多个所述第一目标心电特征进行点积操作处理，确定出多个第二目标心电特征； 基于第二特征Transformer网络层对多个所述第二目标心电特征进行处理，确定出多个第三目标心电特征，基于激活函数对多个所述第三目标心电特征进行处理，确定出多个第四目标心电特征； 基于注意力Transformer网络层、所述第二特征Transformer网络层以及激活函数对多个所述第四目标心电特征继续进行处理，确定出多个第五目标心电特征，对多个所述第五目标心电特征进行融合，确定出融合后的心电图特征。

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