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龙图腾网获悉山东大学齐鲁医院;众阳健康科技集团有限公司申请的专利一种结合双向信息的监护心电数据分析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：CN120000234B 。

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：202510424663.4，技术领域涉及：A61B5/346；该发明授权一种结合双向信息的监护心电数据分析方法是由陈玉国;徐峰;李传保;庞佼佼;孙钊;李玉骁;张瀚中;徐志勇;张恒兴设计研发完成，并于2025-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合双向信息的监护心电数据分析方法在说明书摘要公布了：一种结合双向信息的监护心电数据分析方法，涉及心电信号处理技术领域，通过深度学习提取区段的分类特征，然后通过子波形结果得到心博类别的序列集合，通过CRF条件随机场获取前后的概率归一化的结果，推理整个序列概率最大的结果。最后通过监护心电片段融合方法，将前后概率图同一起来，即便进行切片也可以通过整理特征考虑，既建立了整个监护序列的前向概率最大化，又用crf兼顾了后向信息的参考。

本发明授权一种结合双向信息的监护心电数据分析方法在权利要求书中公布了：1.一种结合双向信息的监护心电数据分析方法，其特征在于，包括： a获取条12导联心电数据构成心电数据集合，，其中为第条12导联心电数据，； b根据心电数据集合得到心博位置集合及心博类别标签集合； c将心电数据集合输入到深度学习网络中，得到预测特征集合； d利用预测特征集合得到心博特征列表集合； e利用心博特征列表集合及心博类别标签集合计算最终损失，使用Adam优化器利用最终损失优化深度学习网络，得到优化后的深度学习网络； f从心电监护仪中获取监护心电数据； g根据监护片段融合机制对监护心电数据进行动态切片，得到片段； h将片段输入到优化后的深度学习网络中，得到心电特征； i将心电特征输入到特征融合模块中，输出得到融合特征 j利用融合特征得到最终结果 步骤b包括如下步骤： b-1人工标注第条12导联心电数据中第个心博的起点位置及第个心博的终点位置为第条12导联心电数据中心博的数量，第条12导联心电数据的第个心博的起止点信息为，； b-2构建第条12导联心电数据的起止点信息列表为，，所有条12导联心电数据的起止点信息列表构成心博位置集合，； b-3人工标注第条12导联心电数据中第个心博的类别，将该类别标注为； b-4构建第条12导联心电数据的类别列表为，，所有条12导联心电数据的类别列表构成心博类别标签集合，； 步骤d包括如下步骤： d-1将特征集合中第条12导联心电数据对应的心电特征以心博位置集合中起止点信息列表为的第个心博的起止点信息的起点位置及终点位置进行特征提取，得到张量大小为的心电特征； d-2将心电特征沿第二维度求取均值，得到长度为的心电特征，心电特征的张量大小为，所有个心博的心电特征构成特征列表，； d-3所有条12导联心电数据的特征列表构成心博特征列表集合，； 步骤i包括如下步骤： i-1心电特征的张量大小为，建立行列的交叠左部分加权矩阵，交叠左部分加权矩阵的每一行的第一列的值为1，其每一行的最后一列的值为0，其每一行的第列的值为，；建立行列的交叠右部分加权矩阵，交叠右部分加权矩阵的每一行的第一列的值为0，其每一行的最后一列的值为1，其每一行的第列的值为，； i-2取心电特征前列得到主体片段，主体片段的张量大小为； i-3取心电特征后列得到主体片段，主体片段的张量大小为； i-4通过公式计算得到左特征加权后的主体片段； i-5取主体片段的前列，得到切分后的主体片段，通过公式计算得到右特征加权后的主体片段； i-6将左特征加权后的主体片段与右特征加权后的主体片段进行列合并，得到融合特征，融合特征的张量大小为； 步骤j包括如下步骤： j-1使用Pan-TompkinsQRS波识别算法对片段的前列进行心博位置判断，得到心博列表，心博列表 其中，为第个心博的起点位置，为第个心博的终点位置，，为心博列表中心博的数量； j-2将融合特征中的第个心博以心博列表中第个心博的起点位置及第个心博的终点位置进行特征提取，得到张量大小为的心电特征； j-3将心电特征沿第二维度求取均值，得到长度为的心电特征，心电特征的张量大小为，所有个心博的心电特征构成心博特征列表，； j-4通过pytorch库中的torch.Tensor函数将心博特征列表中的个心电特征合并成特征张量，特征张量的张量大小为； j-5将特征张量通过维特比解码算法，得到心博列表，，其中为特征张量中第个心博的心博类型，； j-6结合心博列表及心博列表形成第个心博节点的信息，，所有个心博节点的信息构成最终结果，。

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