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龙图腾网获悉华中科技大学;武汉中科医疗科技工业技术研究院有限公司申请的专利一种基于深度学习的心电信号波形分段方法及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：CN115905969B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202211248162.8，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于深度学习的心电信号波形分段方法及系统是由李强;张鹏;刘宇航设计研发完成，并于2022-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的心电信号波形分段方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的心电信号波形分段方法及系统，属于心电图分析技术领域；其方法包括：对多导联原始心电信号采用滑动窗口进行分割，得到存在固定长度重叠的心电信号片段，基于心电信号波形分类模型得到每一个导联下的各心电信号片段的采样点粒度级波形分类概率后，通过导联内加权平均从单个导联的心电片段重构该导联原始心电信号的采样点分类概率；在这个基础上，对基于单导联信息的采样点粒度级波形分类概率，分别进行导联间的加权平均计算；最后采用基于多导联信息的分段点来修正基于单导联信息的分段点，得到最终的分段点；本发明合理地利用了心电信号中的时间相关性以及心电信号不同导联之间联系，大大提高了波形分段的准确率。

本发明授权一种基于深度学习的心电信号波形分段方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的心电信号波形分段方法，其特征在于，包括一下步骤： S1、分别对待分段的多导联原始心电信号中的每一个导联下的原始心电信号采用滑动窗口进行分割，并分别对所得的各信号片段进行预处理，得到各导联下的心电信号片段；所述滑动窗口的步长小于所述滑动窗口的长度； S2、分别将每一个导联下的各心电信号片段输入至预训练好的心电信号波形分类模型中，得到每一个导联下的各心电信号片段的采样点粒度级波形分类概率； S3、对每一个导联下的各心电信号片段的采样点粒度级波形分类概率，按照该导联下心电信号片段的原始分割顺序进行拼接，并将重叠部分的分类概率进行加权平均，得到各导联下的原始心电信号基于单导联信息的采样点粒度级波形分类概率和波形分类结果，将波形分类结果发生跳变处的采样点作为分段点，得到各导联下的原始心电信号基于单导联信息的分段点； S4、对各导联下的原始心电信号基于单导联信息的采样点粒度级波形分类概率，分别进行导联间的加权平均计算，得到各导联下的原始心电信号基于多导联信息的采样点粒度级波形分类概率和波形分类结果，将波形分类结果发生跳变处的采样点作为分段点，得到各导联下的原始心电信号的基于多导联信息的分段点； S5、对各导联下的原始心电信号，分别判断其基于单导联信息的各分段点与其基于多导联信息的对应分段点之间的时间差是否小于预设误差阈值，若是，则将其基于单导联信息的该分段点作为其分段点；否则，则将其基于多导联信息的对应分段点作为其分段点；最终得到各导联下的原始心电信号的分段点； 其中，所述心电信号波形分类模型为深度学习模型。

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