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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利基于Shapelet的小样本心电信号识别模型的构建方法与系统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：CN119700134B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202411870587.1，技术领域涉及：A61B5/346；该发明授权基于Shapelet的小样本心电信号识别模型的构建方法与系统是由韩晨晨设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Shapelet的小样本心电信号识别模型的构建方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于shapelet的小样本心电信号识别模型的构建方法，通过shapelet分析方法对心电信号进行局部特征的提取，定义shapelet为时间序列数据的局部特征表示，能够捕捉心电信号中的局部模式，这有助于构建模式袋，通过识别和提取局部特征，并计算每个shapelet的权重，根据权重对shapelet进行排序，选择权重最高的shapelets组成模式袋，以代表心电信号的关键特征；利用注意力机制进一步增强了对心电信号局部特征的捕捉能力，用于突出心电信号中的关键局部特征，通过对每个导联的心电信号特征进行注意力加权，模型能够更加关注心电信号中的关键局部特征，从而提高识别的准确性。

本发明授权基于Shapelet的小样本心电信号识别模型的构建方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于shapelet的小样本心电信号识别模型的构建方法，其特征在于，包括： S100、采集心电信号，并对心电信号进行预处理，提取时间序列数据的特征，形成特征数据集； S200、使用shapelet分析方法从特征数据集中识别并提取具有代表性的局部模式，形成模式袋；包括： S210、对每个导联的心电信号的特征进行shapelet分析，识别和提取局部特征，获得若干表示该导联时间序列数据的局部特征的shapelet； S220、计算每个shapelet的权重，筛选中其中权重最高的一个或多个shapelets；shapelet的权重计算式为： ； 其中，是第个shapelet的权重；是该shapelet的特征重要性得分；是第个shapelet的特征重要性得分；为可调节参数，控制权重分布的集中程度；是模式袋中shapelet的总数； S230、重复步骤S210-S220，以筛选出的若干shapelets组成代表该导联心电信号的关键特征的模式袋； S300、应用注意力机制对模式袋中的局部特征进行加权，突出关键特征；包括： S310、引入注意力机制，对每个导联的心电信号特征进行注意力加权；注意力加权的计算式为： ； 其中，是第个特征的注意力权重；是该特征的局部重要性得分；是第个特征的局部重要性得分；为可调节参数，控制权重分布的集中程度；是考虑的特征总数； S320、以加权的特征更新对应导联的心电信号特征； S400、基于模式袋中的特征训练小样本心电识别模型，并通过该模型对心电信号进行识别分类。

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