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龙图腾网获悉中国地质大学(北京)申请的专利基于Transformer架构的长序列心电信号疾病识别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：CN120983046B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511119045.5，技术领域涉及：A61B5/346；该发明授权基于Transformer架构的长序列心电信号疾病识别系统是由田媛;李梅;定翔;刘金城设计研发完成，并于2025-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Transformer架构的长序列心电信号疾病识别系统在说明书摘要公布了：本发明涉及心电信号分析技术领域，且公开了基于Transformer架构的长序列心电信号疾病识别系统；本发明克服传统心电分析中固定窗口分割破坏波形完整性、忽视导联空间拓扑关系以及长序列建模效率低下的核心缺陷，通过心搏自适应分割技术完整保留P‑QRS‑T波形结构，消除固定窗口截断风险；融合导联解剖拓扑与时空编码，建模多导联电生理关联；基于层级稀疏Transformer实现长序列高效处理，提升心律失常、心肌缺血等复杂病理的识别敏感性；结合梯度定向调控和流式处理机制，在保障诊断准确性的同时满足临床实时性需求，最终通过轻量化部署适配移动终端，为心脏疾病早期预警提供可靠、高效且普适的智能决策支持。

本发明授权基于Transformer架构的长序列心电信号疾病识别系统在权利要求书中公布了：1.基于Transformer架构的长序列心电信号疾病识别系统，其特征在于，包括： a多导联信号预处理：配置为接收多导联原始ECG信号，通过低频截止高通滤波器消除基线漂移，工频陷波滤波器消除电源干扰，并通过z‑score标准化将各导联信号归一化至零均值单位方差： ，其中表示第导联在时间t的原始采样值，其中=1,2,...,12；和分别为其均值和标准差； b心搏周期自适应分割：将a步骤输出的归一化信号基于R波检测动态分割为子段，子段长度L由生理参数决定： ，其中为历史RR间期均值；α为预设比例系数；为采样率且满足； 相邻子段设置预设比例的重叠，生成时间上连续的子段序列； c时空嵌入生成：采用卷积神经网络提取子段的特征，生成的嵌入向量后叠加可学习的位置编码，形成时空嵌入向量； d多导联时空编码：将各导联的时空嵌入向量按时间‑导联二维矩阵排列，其中时间维度位置编码采用可训练的正弦函数生成，导联维度位置编码依据标准导联解剖拓扑初始化，构建联合时空编码矩阵； e层级稀疏Transformer处理：将时空编码矩阵输入多层改进型编码器，每层执行： 局部块完全注意力：以覆盖单次心搏周期的采样点数为基本块，在块内计算多头自注意力； 全局关键帧聚合：根据信号特征动态选择关键帧，通过池化操作生成全局上下文节点并与各块交互，输出深度特征表示； f疾病分类输出：提取Transformer最终层[CLS]标志位的隐状态向量，输出多类心脏疾病的概率分布。

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