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龙图腾网获悉华东交通大学申请的专利一种基于混合优化与多模态特征融合的心电信号重构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：CN120316447B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510769820.5，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于混合优化与多模态特征融合的心电信号重构方法是由袁朝晖;陈齐设计研发完成，并于2025-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于混合优化与多模态特征融合的心电信号重构方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于混合优化与多模态特征融合的心电信号重构方法，该方法包括：获取12导联心电信号，将12导联心电信号依次经过线性回归模型、遗传算法与模拟退火算法处理，以得到最优三导联心电信号，将最优三导联心电信号依次经过一维卷积层与最大池化处理，以得到时域特征，将时域特征、频域特征与专家特征进行多模态特征融合，以得到融合特征，将融合特征输入至Transformer机制中进行处理，以得到重构心电信号。本发明在长程时序建模与局部波形细节优化中取得显著效果。传统CNNRNN受限于局部感受野或梯度消失问题，难以平衡全局节律与局部形态，本发明采用QRS感知Transformer架构，结合多头自注意力与非线性前馈网络，使得QRS波群宽度误差更小。

本发明授权一种基于混合优化与多模态特征融合的心电信号重构方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混合优化与多模态特征融合的心电信号重构方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 步骤1、获取12导联心电信号，将12导联心电信号依次经过线性回归模型、遗传算法与模拟退火算法处理，以得到最优三导联心电信号； 步骤2、将最优三导联心电信号依次经过一维卷积层与最大池化处理，以得到时域特征； 步骤3、将最优三导联心电信号依次经过连续小波变换、二维卷积层与最大池化处理，以得到频域特征； 步骤4、将最优三导联心电信号分别进行滤波处理与差分计算，以分别得到滤波信号与差分信号，基于Pan-Tompkins算法对滤波信号与差分信号进行处理，以得到专家特征； 步骤5、将时域特征、频域特征与专家特征进行多模态特征融合，以得到融合特征； 步骤6、将融合特征输入至Transformer机制中进行处理，以得到重构心电信号； 其中，所述获取12导联心电信号，将12导联心电信号依次经过线性回归模型、遗传算法与模拟退火算法处理，以得到最优三导联心电信号，具体包括如下子步骤： 获取12导联心电信号，确认1个待重构的目标导联心电信号，从剩余的11个导联心电信号中选取任意3个导联心电信号作为一个导联组合，以得到165种不同的三导联组合，将三导联组合输入至线性回归模型中进行处理，得到预测值，对应过程中存在如下关系式： ； 其中，表示待重构的目标导联心电信号，表示包含三导联心电信号和截距项的自变量矩阵，表示回归系数矩阵，表示误差矩阵，表示回归系数的估计值，表示转置，表示预测值； 基于165种不同的三导联组合，对每一个三导联组合进行误差计算，得到均方根误差，对应过程中存在如下关系式： ； 其中，表示均方根误差，表示样本数量，表示样本索引，表示第个观测值，表示第个预测值； 将165种三导联组合按均方根误差从小到大进行排序，筛选出均方根误差在前20%的低均方根误差的三导联组合；当均方根误差相近时，优先选择决定系数和皮尔逊相关系数在前若干个的三导联组合，以得到筛选后的候选三导联组合集； 基于遗传算法，将筛选后的候选三导联组合集组合为初始种群，基于均方根误差、决定系数与皮尔逊相关系数构建适应度函数，以得到适应度，选择适应度最高的三导联组合作为遗传算法的输出，对应过程中存在如下关系式： ； 其中，表示适应度，表示决定系数，表示皮尔逊相关系数； 基于模拟退火算法对遗传算法的输出进行局部调整，以得到最优三导联心电信号，对应过程中存在如下关系式： ； 其中，表示接受新解的概率，表示自然指数函数，表示当前温度，表示新解，表示当前解，表示新解的均方根误差值，表示当前解的均方根误差值。

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