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龙图腾网获悉清华大学申请的专利心电信号的分类方法及装置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：CN115067962B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202210467494.9，技术领域涉及：A61B5/346；该发明授权心电信号的分类方法及装置是由江瑞;鲁永浩;张学工;闾海荣设计研发完成，并于2022-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本心电信号的分类方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种心电信号的分类方法及装置。该方法包括：将心电信号波形输入分类网络模型，得到分类结果，所述分类网络模型包括：深度特征提取网络、波形特征提取模块、全连接层和分类模块，所述深度特征提取网络用于对所述心电信号波形进行带通滤波后提取深度特征，所述波形特征提取模块用于提取所述心电信号波形的统计特征，所述深度特征和所述分类统计特征拼接后输入所述全连接层；根据所述统计特征和所述分类结果生成分类报告；输出所述分类报告。该方法使用心电信号波形的深度特征和统计特征进行分类，提高了分类结果的准确性，同时，通过增加统计特征，使提取的特征信号更具有可解释性，从而提高了分类网络模型的分类结果的可解释性。

本发明授权心电信号的分类方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种心电信号分类方法，其特征在于，包括： 将心电信号波形输入分类网络模型，得到分类结果，所述分类网络模型包括：深度特征提取网络、波形特征提取模块、全连接层和分类模块，所述深度特征提取网络用于对所述心电信号波形进行带通滤波后提取深度特征，所述波形特征提取模块用于对所述心电信号波形进行特征分析得到多个初始统计特征，使用SHAP-Value算法对所述多个初始统计特征进行筛选，得到至少一个所述统计特征，所述深度特征和所述统计特征拼接后输入所述全连接层； 根据所述统计特征和所述分类结果生成分类报告； 输出所述分类报告; 所述深度特征提取网络包括多个卷积层；所述深度特征提取网络的第一层卷积层用于对所述心电信号波形进行带通滤波；所述深度特征提取网络的剩余卷积层用于对滤波后所述心电信号波形进行深度特征提取;所述深度特征提取网络的第一层卷积层包括Sinc卷积层、池化层和归一化层；所述深度特征提取网络的剩余卷积层均包括：卷积层、池化层和归一化层。

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