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龙图腾网获悉广东机电职业技术学院申请的专利基于多通道信号感知的胎儿心电图提取方法及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：CN121242591B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511805490.7，技术领域涉及：A61B5/344；该发明授权基于多通道信号感知的胎儿心电图提取方法及系统是由王旭;王德毅;欧启标;张检保;张宇;何威;赵剑川设计研发完成，并于2025-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多通道信号感知的胎儿心电图提取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种基于多通道信号感知的胎儿心电图提取方法及系统，方法包括：获取多通道腹部信号和训练好的多通道信号感知网络；将多通道腹部信号输入训练好的多通道信号感知网络，通过自学习Q引导小波模块将多通道腹部信号分解为多尺度特征图；通过编码器模块对多尺度特征图进行编码得到特征映射图；通过层析专注力变换模块对特征映射图进行处理，生成增强输出特征；通过自适应波形收缩模块对增强输出特征进行噪声抑制，得到自适应波形收缩模块处理后的去噪后子带特征图；通过解码器模块对去噪后子带特征图进行重构以重建胎儿心电图信号；本发明能够提高胎儿心电图提取的准确性。

本发明授权基于多通道信号感知的胎儿心电图提取方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多通道信号感知的胎儿心电图提取方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S100，获取多通道腹部信号和训练好的多通道信号感知网络；其中，所述多通道信号感知网络包含自学习Q引导小波模块、编码器模块、层析专注力变换模块、自适应波形收缩模块和解码器模块； S200，将所述多通道腹部信号输入训练好的多通道信号感知网络，通过自学习Q引导小波模块将所述多通道腹部信号分解为多尺度特征图；通过编码器模块对所述多尺度特征图进行编码得到特征映射图；通过层析专注力变换模块对所述特征映射图进行处理，生成增强输出特征；通过自适应波形收缩模块对所述增强输出特征进行噪声抑制，得到自适应波形收缩模块处理后的去噪后子带特征图；通过解码器模块对去噪后子带特征图进行重构以重建胎儿心电图信号； S200中，所述通过层析专注力变换模块对所述特征映射图进行处理，生成增强输出特征，包括： S211，将特征映射图划分为查询通道组、键通道组和值通道组对应的特征映射图，分别使用查询、键和值的线性变换矩阵，结合查询通道组、键通道组和值通道组的权重参数，计算得到交互权重； S212，利用所述交互权重对值通道组的线性变换矩阵进行调节，通过交互权重与值通道组对应的线性变换矩阵相乘，产生增强的输出特征； S200中，所述通过自适应波形收缩模块对所述增强输出特征进行噪声抑制，得到自适应波形收缩模块处理后的去噪后子带特征图，包括： S221，获取每个子带的噪声估计值，噪声估计值通过计算子带经过编码器模块处理后的特征映射图的中值绝对偏差并除以常数因子得到，该常数因子用于将中值绝对偏差转换为标准差估计； S222，将每个子带的噪声估计值输入Sigmoid激活函数，生成自适应阈值系数，将自适应阈值系数与噪声估计值的乘积作为自适应阈值； S223，根据所述自适应阈值对增强输出特征中的每个子带进行软阈值处理，得到自适应波形收缩模块处理后的去噪后子带特征图； S200中，所述通过解码器模块对去噪后子带特征图进行重构以重建胎儿心电图信号，包括： S231，将自适应波形收缩模块处理后的去噪后子带特征图输入解码器模块； S232，解码器模块通过堆叠的1D卷积层、实例归一化层和正弦激活函数实现信号重构，将多尺度的去噪后子带特征图重新组合成时域信号，得到去噪且增强后的胎儿心电图信号。

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