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龙图腾网获悉广东省大湾区集成电路与系统应用研究院申请的专利一种心电信号质量检测方法、装置及计算机可读介质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：CN115844419B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202211411955.7，技术领域涉及：A61B5/346；该发明授权一种心电信号质量检测方法、装置及计算机可读介质是由关欣妍;王云;王云峰;薛静设计研发完成，并于2022-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种心电信号质量检测方法、装置及计算机可读介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种心电信号质量检测方法、装置及计算机可读介质，该方法预先建立用于基于心电信号的多维度特征进行心电信号质量分类的分类模型，并通过对所建模型进行特征选择优化与隐藏神经元数量调整及此基础上的模型训练，最终构建得到基于信号质量分类的信号质量检测模型，来用于对心电信号进行质量检测。从而，本申请可实现心电信号的自动化质量检测，无需依赖目视检查等人工检测方式，且通过特征选择优化与隐藏神经元数量调整提升了模型性能，相应提升了基于模型的心电信号质量检测速度和准确率。

本发明授权一种心电信号质量检测方法、装置及计算机可读介质在权利要求书中公布了：1.一种心电信号质量检测方法，其特征在于，包括： 获取待处理的目标心电信号； 对所述目标心电信号进行特征提取，得到对应的目标信号特征； 利用预先构建的信号质量检测模型，基于所述目标信号特征对所述目标心电信号进行质量检测处理，得到所述目标心电信号的信号质量检测结果； 其中，所述信号质量检测模型为：建立用于基于心电信号的多维度特征进行心电信号质量分类的分类模型，并通过对所建模型进行特征选择优化与隐藏神经元数量调整及此基础上的模型训练所得的模型； 在获取待处理的目标心电信号之前，还包括：构建所述信号质量检测模型； 构建所述信号质量检测模型的过程包括： 使用极限学习机，建立用于基于心电信号的多维度特征进行心电信号质量分类的分类模型； 通过使用粒子群优化算法对粒子群中的粒子进行位置移动与最优粒子搜寻，并通过使用鲸鱼优化算法引导粒子群优化算法中的粒子位置，对极限学习机进行特征选择优化和隐藏神经元数量调整； 基于特征选择优化和隐藏神经元数量调整的结果训练分类模型； 其中，粒子群中的每个粒子在搜寻空间中对应的每个位置，代表特征选择和隐藏神经元数量的一种状态； 所述通过使用粒子群优化算法对粒子群中的粒子进行位置移动与最优粒子搜寻，并通过使用鲸鱼优化算法干预最优粒子搜寻与引导粒子群优化算法中的粒子位置，对极限学习机进行特征选择优化和隐藏神经元数量调整，包括： 步骤一、初始化预设规模的粒子集合和集合中每个粒子对应的速度； 步骤二、基于心电信号样本的多维度特征，分别对粒子集合中各个粒子在当前位置下对应的分类模型进行训练，并基于训练结果确定在当前位置下各个粒子分别对应的适应度； 步骤三、对于粒子群中的每个粒子，选择搜寻过程中该粒子对应的适用度最佳的位置，得到粒子群的由各适用度最佳的位置的粒子构成的最佳粒子组合，并确定当前位置下粒子群中对应的适应度最佳的第一目标粒子；基于所述最佳粒子组合和所述第一目标粒子确定粒子群中各粒子的下一位置； 步骤四、使用鲸鱼优化算法调整粒子群中各粒子的下一位置；将粒子群中各粒子调整后的下一位置作为新的当前位置，并转至步骤二，以对结合粒子群优化算法和鲸鱼优化算法的处理过程进行迭代，直至满足结束条件时结束迭代过程； 步骤五、确定迭代结束时所得的最佳粒子组合中适应度最佳的第二目标粒子，将所述第二目标粒子代表的特征选择结果和隐藏神经元数量，作为特征选择优化和隐藏神经元数量调整的结果。

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广东省大湾区集成电路与系统应用研究院，其通讯地址为：510535 广东省广州市开发区开源大道136号A栋；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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