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龙图腾网获悉苏州大学申请的专利一种基于U-Net网络的QRS复合波检测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：CN116712083B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202310417011.9，技术领域涉及：A61B5/366；该发明授权一种基于U-Net网络的QRS复合波检测方法是由王丽荣;邱励燊;张淼设计研发完成，并于2023-04-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于U-Net网络的QRS复合波检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于U‑Net网络的QRS复合波检测方法，包括利用干净心电信号与噪声相加，生成噪声心电信号，得到预训练数据；将噪声心电信号与相对应的干净心电信号作为预先构建的QRS复合波检测网络的输入与输出，预训练QRS复合波检测网络；所述QRS复合波检测网络是基于U‑Net网络构建；利用均方误差作为损失函数，训练预设次数后，输出网络参数；采集原始心电信号与对应的QRS复合波标签，利用网络参数初始化QRS复合波检测网络；将原始心电信号输入初始化后的QRS复合波检测网络中，不断减小网络输出结果与对应QRS复合波标签的Dice损失函数，经过预设次数的训练后，获取训练好的QRS复合波检测网络；获取待检测心电信号图，输入训练好的QRS复合波检测网络中，获取QRS复合波标签图。

本发明授权一种基于U-Net网络的QRS复合波检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于U-Net网络的QRS复合波检测方法，其特征在于，包括： 利用干净心电信号与噪声相加，生成噪声心电信号，得到预训练数据； 将噪声心电信号与相对应的干净心电信号作为预先构建的QRS复合波检测网络的输入与输出，预训练所述QRS复合波检测网络；所述QRS复合波检测网络是基于U-Net网络构建； 利用均方误差作为损失函数，训练预设次数后，输出QRS复合波检测网络的网络参数； 采集原始心电信号与对应的QRS复合波标签，利用所述网络参数初始化QRS复合波检测网络； 将原始心电信号输入初始化后的QRS复合波检测网络中，不断减小网络输出结果与对应QRS复合波标签的Dice损失函数，经过预设次数的训练后，获取训练好的QRS复合波检测网络； 获取待检测心电信号图，输入训练好的QRS复合波检测网络中，获取待检测心电信号图的QRS复合波标签图，包括： 获取待检测心电信号图，输入预先训练好的QRS复合波检测网络的多尺度卷积和特征复用模块进行中，经过三路并行的有不同卷积核大小的卷积支路； 待检测心电信号图在每一路卷积支路均经过沿正传播方向依次串联的1×1卷积单元、第一卷积单元与第二卷积单元；三个卷积单元的输出图像拼接，作为该卷积支路的输出图像；三路并行卷积支路的输出图像拼接，作为所述多尺度卷积和特征复用模块的输出特征图像； 将所述输出特征图像进行下采样后，输入QRS复合波检测网络的编码路径进行多次下采样，输出编码图像； 将所述编码图像，进行上采样后，输入QRS复合波检测网络的解码路径，经过相同次数的上采样，输出解码图像； 将所述解码图像输入1×1卷积，再经过激活函数层，获取待检测心电信号图的QRS复合波标签图。

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