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龙图腾网获悉杭州市第一人民医院(西湖大学附属杭州市第一人民医院)申请的专利一种基于轻量神经网络模型的心律失常识别方法及系统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：CN120616567B 。

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：202511121471.2，技术领域涉及：A61B5/349；该发明授权一种基于轻量神经网络模型的心律失常识别方法及系统是由吴浩设计研发完成，并于2025-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于轻量神经网络模型的心律失常识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于轻量神经网络模型的心律失常识别方法及系统，将心电图波动曲线划分为多个心跳周期波形图并聚类，以得到心跳波动异常聚类簇，基于与心跳周期波形图同时间的相邻身体指标波动曲线的波形差异得到目标心跳周期波形图，将心跳波动异常聚类簇中在时序上连续的心跳周期波形图组成连续心跳周期波形图，根据连续心跳周期波形图中目标心跳周期波形图的数量和密集程度，得到连续心跳周期波形图的真实运动异常概率，从而得到连续心跳周期波形图的波形特征的权重，将受运动影响的心跳周期波形图的权重设置的小一些，降低对轻量神经网络模型训练的影响，从而提升心律失常识别模型的训练准确性。

本发明授权一种基于轻量神经网络模型的心律失常识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于轻量神经网络模型的心律失常识别方法，其特征是，包括： 将待监测主体的心电图波动曲线划分为多个心跳周期波形图，并聚类得到多个聚类簇，从中得到心跳波动异常聚类簇；其中，心跳波动异常聚类簇的获取过程为：获取聚类簇中每种波的波动异常子程度；其中，波的种类包括P波、QRS波群和T波；融合聚类簇的所有种波的波动异常子程度，得到聚类簇的波动异常程度；将大于或者等于预设波动异常程度阈值的波动异常程度对应的聚类簇作为心跳波动异常聚类簇； 获取与所述心跳波动异常聚类簇中的各心跳周期波形图同时间的身体指标波动曲线； 基于相邻身体指标波动曲线的波形差异，筛选得到目标心跳周期波形图，所述目标心跳周期波形图表征受运动影响的心跳周期波形图； 将所述心跳波动异常聚类簇中在时序上连续的心跳周期波形图组成连续心跳周期波形图，并根据连续心跳周期波形图中的目标心跳周期波形图的数量以及密集程度，得到连续心跳周期波形图的真实运动异常概率； 基于真实运动异常概率，得到连续心跳周期波形图的波形特征的权重。

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杭州市第一人民医院(西湖大学附属杭州市第一人民医院)，其通讯地址为：310006 浙江省杭州市上城区浣纱路261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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