买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)申请的专利基于深度学习的射血分数保留心衰分类预测系统及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：CN120241092B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202510736051.9，技术领域涉及：A61B5/346；该发明授权基于深度学习的射血分数保留心衰分类预测系统及方法是由唐熠达;杨志云;左锐;余洋;邵春丽;王文尧;汪京嘉;高峻设计研发完成，并于2025-06-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的射血分数保留心衰分类预测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提供了基于深度学习的射血分数保留心衰分类预测系统及方法，属于智慧医疗与人工智能交叉技术领域，其系统包括：信号预处理模块，用于基于自适应R波检测算法对心电信号自动切割得到心跳周期；特征提取模块，用于基于CNN‑LSTM网络并行处理心电信号的空间特征以及捕捉心跳周期的时序特征，动态平衡所述空间特征与时序特征的贡献，输出深度特征向量；决策输出模块，用于基于多模态动态决策算法对所述深度特征向量进行评估，预测射血分数保留心衰的风险等级的心衰类型，并生成可解释报告。可以实现自动化分析且保证效率。

本发明授权基于深度学习的射血分数保留心衰分类预测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的射血分数保留心衰分类预测系统，其特征在于，包括： 信号预处理模块，用于基于自适应R波检测算法对心电信号自动切割得到心跳周期，其中，所述自适应R波检测算法包括：多级过滤处理、动态阈值构建以及峰值定位约束； 特征提取模块，用于基于CNN-LSTM网络并行处理心电信号的空间特征以及捕捉心跳周期的时序特征，动态平衡所述空间特征与时序特征的贡献，输出深度特征向量； 决策输出模块，用于基于多模态动态决策算法对所述深度特征向量进行评估，预测射血分数保留心衰的风险等级的心衰类型，并生成可解释报告； 其中，所述特征提取模块，包括： 并行双通道卷积单元，用于运用导联内卷积1×15核和跨导联卷积12×1核，并行提取心电信号的单导联波形特征以及捕捉导联间相关性，得到空间特征； 双向LSTM单元，用于基于双向LSTM捕捉心电信号在每个心跳周期下的正反向时序变化，结合注意力机制增强关键时间节点权重，得到时序特征； 门控融合单元，用于采用门控融合动态平衡空间与时序特征贡献，输出256维深度特征向量； 其中，所述信号预处理模块，包括： 滤波器构建子模块，用于构建多级滤波器，对心电信号进行多级滤波处理，所述多级滤波器由一级高通滤波、二级低通滤波以及三级中值滤波构成； 阈值确定子模块，用于基于多级滤波处理后的心电信号实时计算设定时间窗口内的信号均值以及标准差，并根据动态阈值公式进行阈值更新； 其中，表示动态阈值；、为经验系数，且；为对应的信号均值；为对应的标准差；为调节函数；表示对应设定时间窗口内的信号中存在峰值的数量；表示对应设定时间窗口内的信号中存在谷值的数量；表示对应设定时间窗口内的信号中相邻峰值点与谷值点之间的时间量；分别表示对应设定时间窗口内基于所有的最大值、最小值以及均值；表示设定时间窗口。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)，其通讯地址为：100191 北京市海淀区花园北路49号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。