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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种心电时序信号房颤检测模型训练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：CN114154530B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202111248135.6，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种心电时序信号房颤检测模型训练方法及装置是由张霖;杜铭钰设计研发完成，并于2021-10-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种心电时序信号房颤检测模型训练方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种心电时序信号房颤检测模型训练方法及装置。包括：获取模型训练样本；模型训练样本包括有标签的第一模型训练样本和无标签的第二模型训练样本；基于第一模型训练样本对初始心电时序信号房颤检测模型进行训练，得到训练心电时序信号房颤检测模型；初始心电时序信号房颤检测模型为采用多分支残差网络层和生成多抗分类网络层并联形成的模型；将第二模型训练样本输入至所述训练心电时序信号房颤检测模型，以获取第二模型训练样本对应的伪标签样本；基于伪标签样本和第一模型训练样本对训练心电时序信号房颤检测模型进行训练，得到心电时序信号房颤检测模型。本发明可以保证模型更新的精度和速度，提升模型更新的稳定性。

本发明授权一种心电时序信号房颤检测模型训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种心电时序信号房颤检测模型训练方法，其特征在于，包括： 获取模型训练样本；所述模型训练样本为根据心电信号数据、相对前RR间隔和相对后RR间隔构建的3D数据，所述模型训练样本包括有标签的第一模型训练样本和无标签的第二模型训练样本； 所述获取模型训练样本，包括： 获取所述心电信号数据； 计算得到所述心电信号数据对应的全局RR间隔； 基于所述全局RR间隔，计算得到所述相对前RR间隔和所述相对后RR间隔； 基于所述心电信号数据、所述相对前RR间隔和所述相对后RR间隔，构建得到3D数据，并将构建的3D数据作为模型训练样本； 基于所述第一模型训练样本对初始心电时序信号房颤检测模型进行训练，得到训练心电时序信号房颤检测模型；所述初始心电时序信号房颤检测模型为采用多分支残差网络层和生成多抗分类网络层并联形成的模型； 将所述第二模型训练样本输入至所述训练心电时序信号房颤检测模型，以获取所述第二模型训练样本对应的伪标签样本； 基于所述伪标签样本和所述第一模型训练样本对所述训练心电时序信号房颤检测模型进行二次训练，得到心电时序信号房颤检测模型。

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