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龙图腾网获悉中国科学院空天信息创新研究院申请的专利模型训练方法及房颤心拍检测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：CN119302669B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202411482688.1，技术领域涉及：A61B5/346；该发明授权模型训练方法及房颤心拍检测方法是由方震;邹勇刚;王鹏;李振锋;陈贤祥;杜利东设计研发完成，并于2024-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法及房颤心拍检测方法在说明书摘要公布了：本公开提供了一种模型训练方法及房颤心拍检测方法。该方法包括：将目标心电图片段输入特征提取网络中输出心电图特征；将心电图特征和第一位置编码输入编码器中输出心电图编码特征；重复以下操作直至循环轮次与解码器层数一致，得到房颤心拍检测模型：将心电图编码特征、第一位置编码、解码器嵌入和第二位置编码输入第y个解码层，得到第y个解码层的输出，以输入边界框预测头中输出偏移量，利用偏移量，更新得到预测边界框；以输入分类预测头中输出心拍的分类预测结果；将目标心电图片段的类别标签和边界框标签与心拍的分类预测结果和预测边界框进行损失计算，得到分类损失值和边界框损失值，以调整待训练模型的模型参数，得到调整后的模型。

本发明授权模型训练方法及房颤心拍检测方法在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，包括： 对样本集中的每个心电图记录样本进行预处理，得到目标心电图片段，其中，所述目标心电图片段包括M个心拍，M为大于等于1的整数，每个心拍均标记有类别标签和二维真值边界框标签，所述类别标签用于表征所述心拍是否为房颤心拍； 将所述目标心电图片段输入特征提取网络中，输出与所述目标心电图片段对应的心电图特征； 利用位置编码函数，构造与所述心电图特征对应的第一位置编码； 将所述心电图特征和所述第一位置编码输入编码器中，输出心电图编码特征； 重复执行以下操作直至第一循环轮次与解码器的层数一致，得到房颤心拍检测模型： 在确定所述第一循环轮次与所述解码器的层数不一致的情况下， 将所述心电图编码特征、所述第一位置编码、与第y个解码层对应的解码器嵌入和第二位置编码输入所述第y个解码层中，得到所述第y个解码层的输出，其中，所述解码器包括Y个解码层，y为大于等于1且小于等于Y的整数；与所述第y个解码层对应的解码器嵌入为第y-1个解码层的输出，与所述第y个解码层对应的第二位置编码是根据通过所述第y-1个解码层的输出更新得到的P个边界框所构造的，P为大于M的整数； 将所述第y个解码层的输出输入所述第y个解码层的边界框预测头中，输出与所述P个边界框各自对应的偏移量； 利用与所述P个边界框各自对应的偏移量，更新所述P个边界框，得到通过所述第y个解码层的输出更新得到的P个预测边界框； 将所述第y个解码层的输出输入所述第y个解码层的分类预测头中，输出与所述解码器嵌入对应的P个参考心拍各自的分类预测结果，其中，所述预测边界框与所述参考心拍是一一对应的，所述预测边界框用于表征所述参考心拍在所述目标心电图片段中的位置； 将所述目标心电图片段中M个心拍各自的类别标签和二维真值边界框标签分别与所述P个参考心拍各自的分类预测结果和预测边界框进行损失计算，得到分类损失值和边界框损失值； 根据所述分类损失值和所述边界框损失值，调整待训练模型的模型参数，得到调整后的模型，其中，所述调整后的模型包括特征提取网络、编码器和解码器。

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