北京理工大学唐晓英获国家专利权
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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种基于对抗性深度学习网络的胎儿心电信号提取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：CN119587043B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202411677192.X，技术领域涉及：A61B5/344；该发明授权一种基于对抗性深度学习网络的胎儿心电信号提取系统是由唐晓英;马晓燕;刘伟峰设计研发完成，并于2024-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于对抗性深度学习网络的胎儿心电信号提取系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于对抗性深度学习网络的胎儿心电信号提取系统，方法包括：对产妇原始腹部电信号AECG进行预处理降噪，预处理后的信号作为二元分类信号质量评估网络的输入，筛选出优质腹部电信号，随后将筛选后的AECG与产妇对应新生儿ECG数据作为输入，使用循环生成对抗网络，AECG映射到ECG，ECG映射到AECG，网络学习映射后鉴别器进行判定，输出重建后的FECG，随后基于生成对抗网络进行后处理降噪，最终输出纯净、准确的FECG波形。本发明通过使用多尺度卷积核，对抗性学习产妇腹部电信号与胎儿心电信号，准确地从母体腹部电信号中恢复胎儿心电信号并降噪。本发明提出的集成融合模型，解决目前重建FECG信号准确率低的问题，可以广泛适用于生物医学信号处理领域和计算机检测领域。
本发明授权一种基于对抗性深度学习网络的胎儿心电信号提取系统在权利要求书中公布了：1.一种基于对抗性深度学习网络的胎儿心电信号提取方法，包括以下步骤：S1、收集医院产妇一维腹部电信号、新生儿心电图信号；S2、对原始一维腹部电信号进行预处理去噪，并将预处理后的信号作为二元分类信号质量评估网络的输入，筛选出优质腹部电信号；S3、将已筛选的优质腹部电信号作为输入，使用对抗性深度学习网络，建立FECG重建模型；S4、将重建后的FECG信号作为输入，使用对抗性深度学习网络，构建FECG后处理降噪模型，步骤S3信号重建与步骤S4信号后处理降噪算法集成，基于生成对抗网络，以产妇经腹式电信号和新生儿心电信号为映射进行FECG提取，以已重建的含噪FECG信号和对应新生儿心电信号为映射进行后处理降噪，基于鉴别器结果定义损失函数，在鉴别器基础上增加三个损耗分量：频谱损耗、时间损耗、功率损耗，使得FECG形态学特征被保留。
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