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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)申请的专利一种基于扩散模型合成可定制心脏周期的心电图生成方法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：CN118948293B 。

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：202411056546.9，技术领域涉及：A61B5/318；该发明授权一种基于扩散模型合成可定制心脏周期的心电图生成方法是由王玮;马菁;林堉欣;董素宇;文杰;徐勇设计研发完成，并于2024-08-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于扩散模型合成可定制心脏周期的心电图生成方法在说明书摘要公布了：一种基于扩散模型合成可定制心脏周期的心电图生成方法，涉及一种心电图生成方法，为了解决现有的心电图生成方法生成的心电图信号存在数据不平衡、隐私保护性差以及无法生成特定病理信号的问题。本发明对将心电图语义标签作为条件输入，同时输入噪声以及扩散时间步至深度生成模型，生成心电图；所述深度生成模型以扩散模型作为整体架构，并引入了转换器模型以学习心电图信号中的长期依赖关系，同时引入了语义心电图批量归一化模块以精确学习局部ECG语义特征。有益效果为生成的心电图信号可以精确遵循提供的心电图语义信息，定制出具有真实生理意义的心电图，可以改善数据不平衡问题、隐私保护性强。

本发明授权一种基于扩散模型合成可定制心脏周期的心电图生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于扩散模型合成可定制心脏周期的心电图生成方法，其特征在于，所述心电图生成方法为： 将心电图语义标签作为输入序列输入，同时输入噪声以及扩散时间步至深度生成模型，生成心电图； 所述深度生成模型包括转换器模型、嵌入层、第三线性层、归一化模块、门控处理模块、第一卷积模块、第二卷积模块和加法器； 所述转换器模型包括编码器和解码器； 编码器，用于对输入的噪声进行编码，生成编码后的噪声信号； 所述嵌入层包括第一线性层和第二线性层； 第一线性层和第二线性层，用于对输入的扩散时间步进行编码时间信息，获取时间步嵌入向量； 第三线性层，用于将时间步嵌入向量匹配成与编码后的噪声信号相同的长度，并与编码后的噪声信号按元素相加，融合时间步信息，得到融合了时间嵌入向量的带噪信号； 第一卷积模块，用于对融合了时间嵌入向量的带噪信号应用卷积层改变通道数，得到卷积处理信号； 归一化模块，用于输入卷积处理信号以及输入的心电图数据对应的语义信息标签，并输出嵌入语义信息的向量； 门控处理模块，用于对嵌入语义信息的向量进行门控双曲正切非线性处理，得到门控处理信号； 第二卷积模块，用于门控处理信号进行卷积处理，将残差通道投影回原始通道维度，得到当前层的输出信号； 加法器，用于将当前层的输出信号与编码后的噪声信号按元素相加，形成残差，并将所述残差作为输入连接到下一个残差块，得到预测噪声； 解码器，用于利用预测噪声获取去噪后的信号，并对去噪后的信号进行解码，生成心电图。

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