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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QRS波群异常分类模型的处理方法、装置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：CN119397343B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411218649.0，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权QRS波群异常分类模型的处理方法、装置及处理设备是由杨晓云;朱红玲设计研发完成，并于2024-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本QRS波群异常分类模型的处理方法、装置及处理设备在说明书摘要公布了：本申请提供了QRS波群异常分类模型的处理方法、装置及处理设备，通过引入了基于4导联或者8导联的QRS波群异常分类机制，如此构建的QRS波群异常分类模型通过实验证明，在8导联格式下对于不同类型的异常QRS波群的检测精度都得到了显著提高，此外由于数据的精简化，尤其是在4导联格式下的精简化，在数据处理时间、数据应用时间和数据存储时间等应用成本的几个方面也得到了明显改善，同时也显著地降低了临床工作方面的人员工作量，因此具有较佳的应用价值。

本发明授权QRS波群异常分类模型的处理方法、装置及处理设备在权利要求书中公布了：1.一种QRS波群异常分类模型的处理方法，其特征在于，所述方法包括： 获取不同类型QRS波群的样本ECG信号，其中，所述样本ECG信号包括正常QRS波群的ECG信号和异常QRS波群的ECG信号，所述样本ECG信号具体是为预设导联格式的ECG信号，所述预设导联格式具体为4导联格式或者8导联格式； 为所述样本ECG信号配置相应的标注，以标注对应的QRS波群类型； 基于完成标注的所述样本ECG信号，训练QRS波群异常分类模型，其中，所述QRS波群异常分类模型为深度学习模型架构，所述QRS波群异常分类模型用于基于所述预设导联格式的模型所输入ECG信号展开相应的QRS波群异常分类处理； 所述QRS波群异常分类模型在ResNet的模型架构的基础上，包括37层，中间有15个残差块，每个所述残差块由两个卷积层Conv2D通过快捷连接组成； 每个所述卷积层前都连接有BN层和ReLU层，所述BN层通过对输入进行归一化，所述ReLU层引入非线性； 最大池化层压缩前一层处理的特征图； 全局平均池化层生成最终特征； 最后一层是softmax层，通过softmax函数提供每个类别的后验概率。

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华中科技大学同济医学院附属同济医院，其通讯地址为：430030 湖北省武汉市解放大道1095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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