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龙图腾网获悉中国科学院计算技术研究所申请的专利心电图重构模型的训练方法、心电图重构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：CN118924304B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202310645318.4，技术领域涉及：A61B5/346；该发明授权心电图重构模型的训练方法、心电图重构方法及系统是由王鹏;赵泽;黄希;崔莉设计研发完成，并于2023-06-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本心电图重构模型的训练方法、心电图重构方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种心电图重构模型心电图重构模型采用生成式Flow流模型的训练方法，以及一种ECG重构方法、系统。其中，心电图重构模型的训练方法是利用流模型的可逆性并且引入融入式感知信号源和ECG信号的信息熵差异对心电图重构模型进行训练，从而支持ECG重构方法的在建模原理上的可解释性，提升重构ECG的质量。

本发明授权心电图重构模型的训练方法、心电图重构方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种心电图重构模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： S1、获取多个训练数据对组成的训练数据集，其中，每个训练数据对包括用户在同一时间的ECG信号转换数据和融入式感知信号数据，所述ECG信号转换数据是根据融入式感知信号数据的通道数对用户采集的ECG信号数据进行通道数转换后得到的，以使ECG信号转换数据的通道数为融入式感知信号数据的通道数加1，按照以下方式进行通道数转换：对ECG信号数据进行多次小波变换，每次小波变换得到一个近似分量和一个细节分量；对最后一次小波变换得到的近似分量和细节分量以及最后一次小波变换的前一次小波变换的细节分量分别进行零值插补，得到ECG信号转换数据； S2、获取心电图重构模型，其为流模型； S3、利用所述训练数据集训练所述心电图重构模型，其中，训练包括正向推理和逆向推理的过程，正向推理时，利用心电图重构模型根据ECG信号转换数据生成合成的融入式感知信号数据和信息熵差异向量，所述信息熵差异向量指示ECG信号转换数据和融入式感知信号数据之间的信息熵差异，逆向推理时，利用心电图重构模型根据融入式感知信号数据和从信息熵差异信息的预设概率分布随机采样的插补向量生成合成的ECG信号转换数据，并利用信息熵差异向量对应的信息熵差异损失更新心电图重构模型的参数，所述信息熵差异损失基于各训练数据的信息熵差异向量的概率分布与预设的高斯概率分布之间的相似度确定。

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