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龙图腾网获悉华中科技大学同济医学院附属同济医院申请的专利一种晕厥预测模型的配置方法、装置以及处理设备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：CN119626530B 。

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：202411473091.0，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种晕厥预测模型的配置方法、装置以及处理设备是由朱红玲;杨晓云设计研发完成，并于2024-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种晕厥预测模型的配置方法、装置以及处理设备在说明书摘要公布了：本申请提供了一种晕厥预测模型的配置方法、装置以及处理设备，用于针对晕厥这一病症，打造了一个晕厥预测模型，如此通过晕厥预测模型可以以平常时间段内的长程心电图数据为输入，对受测的用户是否会发生晕厥以及具体的晕厥类型进行精确的预测，在决策方面为晕厥诊断和治疗提供良好的数据支持，进而有助于实现更佳的诊断和处理。方法包括：获取样本心电图数据；为样本心电图数据配置相应的标注结果，其中，标注结果用于指示样本心电图数据对应用户是否出现晕厥情况，标注结果还用于指示样本心电图数据对应用户出现晕厥情况下的晕厥类型，晕厥类型包括心脏抑制型、血管抑制型和混合型；基于标注好的样本心电图数据，训练晕厥预测模型。

本发明授权一种晕厥预测模型的配置方法、装置以及处理设备在权利要求书中公布了：1.一种晕厥预测模型的配置方法，其特征在于，所述方法包括： 获取样本心电图数据，其中，所述样本心电图数据具体为平常时间段内的长程心电图数据； 为所述样本心电图数据配置相应的标注结果，其中，所述标注结果用于指示所述样本心电图数据对应用户是否出现晕厥情况，所述标注结果还用于指示所述样本心电图数据对应用户出现所述晕厥情况下的晕厥类型，所述晕厥类型包括心脏抑制型、血管抑制型和混合型； 基于标注好的所述样本心电图数据，训练晕厥预测模型，其中，所述晕厥预测模型用于根据模型所输入心电图数据，预测所述模型所输入心电图数据对应用户在未来预设时间段内是否出现所述晕厥情况以及在出现所述晕厥情况下的具体晕厥类型； 在一维模型配置方案中，所述标注结果用0表示正常型，用1表示所述心脏抑制型，用2表示所述血管抑制型，用3表示所述混合型； 所述晕厥预测模型的晕厥预测结果为长度为4的一维数组，4个输出数字分别表示所述正常型、所述心脏抑制型、所述血管抑制和所述混合型的概率； 所述样本心电图数据具体为第Ⅱ导联所测得心电图数据，所述基于标注好的所述样本心电图数据，训练晕厥预测模型之前，所述方法还包括： 舍弃所述样本心电图数据的前两分钟数据，得到剩余数据； 基于滑动窗口方式，按照对应十分钟的7200数据长度的切割单位，将所述剩余数据切割成多段的数据，并且，对于不同类型的所述样本心电图数据，每一位所述正常型的用户随机保留6段数据，每一位所述心脏抑制型的用户全部保留，每一位所述血管抑制型的用户和每一位所述混合型的用户都随机保留24段的数据，完成对所述样本心电图数据的更新； 所述晕厥预测模型对于所述模型所输入数据，具体配置为输入形状为[n,1,72000]的张量和每段序列对应的标签，n为序列段数； 所述晕厥预测模型具体为基于VGG-16的一维变体网络，所述晕厥预测模型的模型架构有以下配置内容： 第一个卷积层的卷积核个数设置为16，所述卷积核个数在每次池化之后增加一倍； 前后连接的两个所述卷积层之后连接一个池化层，接着继续连接两个前后连接的所述卷积层，再连接一个所述池化层，接着继续连接三个前后连接的所述卷积层，再连接一个所述池化层，接着继续连接三个前后连接的所述卷积层，再连接一个所述池化层，接着继续连接三个前后连接的所述卷积层，接着继续连接两个前后连接的配置有ReLU函数的全连接层，接着继续一个配置有Softmax函数的全连接层 或者，在二维模型配置方案中，所述标注结果中，所述正常型赋予的标签为[0,0]，所述心脏抑制型赋予的标签为[1,0]，所述血管抑制型赋予的标签为[0,1]，所述混合型赋予的标签为[1,1]； 所述晕厥预测模型的晕厥预测结果包括两位的预测概率值，第一位概率值大于0.5则输出为1，第二位预测值大于0.5则输出为1； 所述晕厥预测模型具体为基于VGG-16的二维变体网络，所述晕厥预测模型的模型架构有以下配置内容： 前后连接的所述卷积核个数为64的两个所述卷积层之后连接一个所述池化层，接着继续连接两个前后连接的所述卷积核个数为128的所述卷积层，再连接一个所述池化层，接着继续连接三个前后连接的所述卷积核个数为256的所述卷积层，再连接一个所述池化层，接着继续连接三个前后连接的所述卷积核个数为512的所述卷积层，再连接一个所述池化层，接着继续连接三个前后连接的所述卷积核个数为512的所述卷积层，接着继续连接三个前后连接的配置有所述ReLU函数的全连接层，接着继续一个Sigmoid函数，所述卷积层都配置有所述ReLU函数。

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