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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利一种基于多阈值脉冲神经网络的心电信号分类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：CN120436654B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202510539150.8，技术领域涉及：A61B5/346；该发明授权一种基于多阈值脉冲神经网络的心电信号分类方法是由谭春雨;陈康;周云;苏延旭;孙长银设计研发完成，并于2025-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多阈值脉冲神经网络的心电信号分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于多阈值脉冲神经网络的心电信号分类方法，包括：获取原始心电信号，使用小波变换对原始心电信号进行去噪；对去噪后的心电信号根据R波峰位置切分为心拍片段，并划分为训练集和测试集；基于生物神经元的放电特性，构建多阈值积分脉冲发放神经元，并构建多阈值脉冲神经网络；进行训练和测试，使用梯度代理方法来调整脉冲神经网络的参数，得到最优配置网络，实现对心电信号的分类。本发明提高了脉冲神经网络在训练过程中对心电信号时序特征的提取能力；同时保留其原有的稀疏性和生物启发特性，不仅在处理时间序列数据方面表现优异，还能显著降低计算能耗，适用于便携式医疗设备和资源受限的边缘设备。

本发明授权一种基于多阈值脉冲神经网络的心电信号分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多阈值脉冲神经网络的心电信号分类方法，其特征在于，具体包括以下步骤： S1、获取单通道原始心电信号，并使用小波变换方法去噪； S2、将去噪后的心电信号根据R波峰位置截取多段心拍片段，组成心电信号数据集；并划分心电信号数据集为训练集和测试集； S3、基于生物神经元的放电特性，构建多阈值积分发放神经元MTIF； 使用个积分发放神经元IF组合成为多阈值积分发放神经元MTIF，每个IF神经元作为子神经元，分别对应个不同的发放阈值，并通过共享输入电流实现不同阈值下的脉冲响应；一个多阈值积分发放神经元MTIF的动态方程表示为： ； 其中，、分别表示第i个MTIF在时间步t、t-1的膜电位，表示时间步t的输入电流；表示第j个IF神经元在时间步t接收输入后的膜电位；表示阶跃函数，当超过阈值时为1，反之为0；是第j级阈值，为设置的最大放电阈值，是IF神经元的数量，也表示MTIF中设置的不同阈值的级数； S4、基于MTIF构建多阈值脉冲神经网络，以心拍片段为输入，对神经网络进行训练和测试；步骤S4具体为： 基于多阈值积分脉冲发放神经元构建多阈值脉冲神经网络，构造的脉冲神经网络包括3个卷积层，3个神经元层，3个池化层；且按照一层卷积层-一层神经元层-一层池化层的顺序依次连接，最后通过线性层输出最终的分类结果；卷积层采用一维卷积、神经元层采用多阈值积分发放神经元，池化层采用最大池化； 在每个时间步，卷积层提取局部时序特征，输出连续值电流作为神经元层的输入电流，池化层处理神经元层的输出脉冲；各层之间通过权重参数控制输入量； S5、在训练过程中，构造多阈值脉冲神经网络的损失函数，使用梯度代理方法来调整多阈值脉冲神经网络中神经元间的突触权重和神经元的偏置项； S6、经过训练和测试得到最优参数配置的多阈值脉冲神经网络，实现心电信号分类。

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