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龙图腾网获悉众阳健康科技集团有限公司申请的专利一种心搏划分和分类的联合处理系统及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：CN116327212B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202310330682.1，技术领域涉及：A61B5/346；该发明授权一种心搏划分和分类的联合处理系统及方法是由吴军;高希余;张瀚中;张伯政;王玉杰;房志文设计研发完成，并于2023-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种心搏划分和分类的联合处理系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种心搏划分和分类的联合处理系统及方法，所述方案包括：数据获取单元，其用于获取待预测的心电数据，经相应预处理后获得心电波形张量及其对应的子波形位置张量；特征提取单元，其用于利用预先训练的特征提取网络模型处理心电波形张量，得到心电对位联合特征；心搏划分单元，其用于基于所述心电对位联合特征中的划分特征，按照所述子波形位置张量进行特征提取，并经掩码处理后通过维特比解码算法获得心搏划分结果；心搏分类单元，其用于基于所述心电对位联合特征中的分类特征，根据所述子波形位置张量以及心搏划分结果，获得心搏分类结果。

本发明授权一种心搏划分和分类的联合处理系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种心搏划分和分类的联合处理系统，其特征在于，包括： 数据获取单元，其用于获取待预测的心电数据，经相应预处理后获得心电波形张量及其对应的子波形位置张量； 特征提取单元，其用于利用预先训练的特征提取网络模型处理心电波形张量，得到心电对位联合特征；其中，所述特征提取网络模型，具体包括如下处理过程：基于心电波形张量，利用多尺度卷积得到不同感知野尺度的第一特征；将所述第一特征通过多层SE网络建模多通道间关系，获得第二特征；将所述第二特征经双向循环神经网络建模时序特征，获得第三特征，将所述第三特征经多层感知机处理后，获得包括心搏划分特征和分类特征的心电对位特征；所述特征提取网络模型训练过程中采用的损失函数包括基于心电对位联合特征中的划分特征及标注数据，利用掩码处理以及条件随机场计算得到的划分损失函数；以及，基于心电对位联合特征中的分类特征及标注数据，通过交叉熵损失计算得到的分类损失函数； 所述划分损失函数，具体表示如下： 其中，表示前一个子波形划分类别向后一个子波形划分类别的转移的转移概率；表示第几个子波形；表示在心电波形张量中第个子波形在第一维中类别的特征值，即表示波形的所有转移组合； 所述标注数据包括每个子波形在波形中的位置张量、每个子波形对应的波形种类列表以及每个子波形对应的心搏划分标签列表，设计了5种子波形类型的11种子波形组合，11种子波形组合为{1_P，1_QRS，1_T，1_U_r}，{2_QRS，2_T，2_U_r}，{3_NAIL}，{4_P，4_QRS，4_T，4_U，4_PNAIL}，{5_P，5_PNAIL}，{6_QRS，6_T，6_U_r，6_QRSNAIL}，{7_P，7_QRS，7_T，7_U_r，7_QRSNAIL}，{8_P，8_QRS，8_T，8_U_r，8_PANIL，8_QRSNAIL}，{9_QRS，9_T，9_U_r，9_PNAIL，9_QRSNAIL}，{10_P}，{11_P_r，11_QRS_r，11_T_r，11_U_r}，共11组，40种划分标签，标签中靠_隔开的元素，第一个值为属于哪一组，第二个值表示是哪个波形，第三个值r为可选标签表示该值不存在，最后一组心搏为伪差心搏，在前10种未匹配到时，自动归类为第11类；其中，PNAIL表示P波对应的起搏钉，QRSNAIL表示QRS波对应的起搏钉，NAIL是单独的起搏钉没有对应的Q波和QRS波； 心搏划分单元，其用于基于所述心电对位联合特征中的划分特征，按照所述子波形位置张量进行特征提取，并经掩码处理后通过维特比解码算法获得心搏划分结果； 心搏分类单元，其用于基于所述心电对位联合特征中的分类特征，根据所述子波形位置张量以及心搏划分结果，获得心搏分类结果。

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