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龙图腾网获悉西北工业大学太仓长三角研究院申请的专利一种基于Transformer的心电信号压缩感知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：CN119257611B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411376298.6，技术领域涉及：A61B5/346；该发明授权一种基于Transformer的心电信号压缩感知方法是由干红平;侯晨阳;申飞杨设计研发完成，并于2024-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Transformer的心电信号压缩感知方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于Transformer的心电信号压缩感知方法，包括如下步骤：S1：数据集制作；S2：构建基于Transformer的压缩感知网络；S3：构建最终损失函数；S4：训练基于Transformer的压缩感知网络；S5：压缩感知重建效果评估，将测试数据集切成训练块同样尺寸的数据块，然后送入步骤S4中训练完成后的神经网络进行预测，再采用百分比均方误差PRD，信噪比SNR等定量指标在测试集上验证。本发明通过Transformer网络捕捉全局特性的能力和处理序列到序列任务的优势，可以快速精准重构压缩采样的低维心电信号，既降低了系统功耗，又可以得到高质量的重建心电信号。

本发明授权一种基于Transformer的心电信号压缩感知方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Transformer的心电信号压缩感知方法，其特征在于：包括如下步骤： S1：数据集制作，收集并整合待训练的心电图数据，将心电图数据组成实验数据集，对实验数据集内的数据进行滤波去噪和归一化操作后，再将其按照8：2的比例随机分成训练数据集和测试数据集； S2：构建基于Transformer的压缩感知网络，所述基于Transformer的压缩感知网络包括可学习采样模块、初步重建模块、深度重建模块； 首先采样模块使用数据驱动的可训练感知矩阵，通过感知矩阵对初始心电信号进行压缩采样，得到低维压缩采样信号； 模拟数据传输到服务器终端的过程；随后通过初步重建模块和深度重建模块两阶段对信号进行恢复重建； S3：构建最终损失函数，最终损失函数包括两个部分，即初始重建损失和深度重建损失； S4：训练基于Transformer的压缩感知网络，即将步骤S1中的训练数据集切分成非重叠的数据段送入神经网络中训练，训练完成的神经网络用于心电信号的压缩感知采样与重建，训练块大小为256×256，批大小为32；训练过程使用多项式学习策略调整学习率，训练次数为200轮，当最终损失函数算出的损失值不再下降或者是出现震荡时采用早期停止以避免过拟合； S5：压缩感知重建效果评估，将测试数据集切成训练块同样尺寸的数据块，然后送入步骤S4中训练完成后的神经网络进行预测，再采用百分比均方误差PRD，信噪比SNR定量指标在测试集上验证，并比较不同方法的诊断性能。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西北工业大学太仓长三角研究院，其通讯地址为：215400 江苏省苏州市太仓市科教新城子冈路27号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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