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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利基于时频注意增强与异构融合驱动的ECG心律失常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：CN121080994B 。

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：202511652146.9，技术领域涉及：A61B5/349；该发明授权基于时频注意增强与异构融合驱动的ECG心律失常分类方法是由谭春雨;陈东慧;苏延旭;周云;孙井鹏设计研发完成，并于2025-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时频注意增强与异构融合驱动的ECG心律失常分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于时频注意增强与异构融合驱动的ECG心律失常分类方法，包括获取原始ECG信号；对原始ECG信号进行去噪，和重叠切片，得到固定长度的ECG信号段；对ECG信号段进行时频注意增强，获得时频融合ECG特征；构建异构融合网络，将通道信息和位置信息融入时频融合ECG特征；构建异构融合驱动的全连接网络层，对不同尺度提取的关键特征进行融合，生成预测概率分布向量；基于时频注意增强、异构融合网络和异构融合驱动的全连接网络层构建心律失常识别模型，并设计损失函数，实现ECG信号心律失常分类。本发明实现了复杂场景下精准的ECG信号分类，增强了模型对个体差异及噪声干扰的鲁棒性。

本发明授权基于时频注意增强与异构融合驱动的ECG心律失常分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时频注意增强与异构融合驱动的ECG心律失常分类方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取原始ECG信号； S2、利用中值滤波器和db5小波的离散小波变换对原始ECG信号进行去噪，并对去噪后的ECG信号进行重叠切片，得到固定长度的ECG信号段； S3、对ECG信号段进行时频注意增强；所述时频注意增强，将ECG信号段输入到时频表示层，得到不同频带的多通道心电信号，并通过内置通道注意力机制的注意力网络层进行通道自适应加权融合，获得时频融合ECG特征；所述时频表示层，包括db5小波分解单元、小波筛选单元、通道构建单元； S4、构建异构融合网络，所述异构融合网络以时频融合ECG特征作为输入特征，输入特征经两个卷积层处理后分别送入通道特征网络层和位置特征网络层，计算通道特征权重和位置特征权重，再经异构融合获得融合特征； S5、构建异构融合驱动的全连接网络层，以异构融合网络提取的融合特征为输入，生成预测概率分布向量；所述异构融合驱动的全连接网络层，包括依次连接的Flatten层、全连接层1、ReLU层、Dropout层、全连接层2； S6、以传统CNN-Transformer架构为基准网络，融入时频注意增强、异构融合网络和异构融合驱动的全连接网络层，构建心律失常识别模型，设计损失函数，运用反向传播机制更新心律失常识别模型的权重，实现ECG信号心律失常分类；所述心律失常识别模型，以S2获取的ECG信号段为输入，以异构融合驱动的全连接网络层生成的预测概率分布向量为输出。

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