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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于注意力机制生成对抗网络的12导联心电图重建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：CN119006882B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202410943241.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于注意力机制生成对抗网络的12导联心电图重建方法是由刘华锋;侯雨楠设计研发完成，并于2024-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于注意力机制生成对抗网络的12导联心电图重建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于注意力机制生成对抗网络的12导联心电图重建方法，其将各病种12导联心电图进行滤波、时间分割、数据增强等预处理操作得到心电图片段，提取其中的I导联信号进行复制及零填充输入网络，以对应的12导联心电图为真值标签，训练网络学习两者之间的对应关系，达到生成器与判别器的博弈平衡，实现了从单导联心电图到12导联心电图的恢复。本发明使用的生成对抗网络GAN模型中加入注意力机制，将注意力机制应用于生成器中，可以比较好的实现对显著性区域的关注，突出特定局部区域的显著特征，提高模型的灵敏度和预测的精度。

本发明授权基于注意力机制生成对抗网络的12导联心电图重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力机制生成对抗网络的12导联心电图重建方法，包括如下步骤： 1获取包括正常心率、心肌梗死以及各种心脏疾病在内患者的12导联心电信号，并将这些心电信号进行预处理后划分为训练集和测试集； 2构建基于生成对抗网络GAN的12导联心电图重建模型，其包含一个判别器D以及两个生成器GI和GL组成，将单导联心电信号分别输入至GI和GL中，GI用于重建生成相应的12导联心电信号，GL则相当于一个自编码器，其编码得到的潜空间向量zl作为GI的编码器输出潜空间向量zi的标签，使得GI的解码器能够更好地学习到单导联心电信号中的重要特性；判别器D则用于对GI生成的12导联心电信号以及原始12导联心电信号进行真假判别； 所述生成器GI的编码器由五个编码模块级联组成，每个编码模块由卷积层、批归一化层、LeakyReLU激活函数层依次连接组成；GI的解码器为编码器的逆结构，其由五个解码模块级联组成，除最后一个解码模块外，其余解码模块均由注意力机制层、反卷积层、批归一化层、ReLU激活函数层依次连接组成，从第二个解码模块开始，前一个解码模块的输出与对应编码模块的输出拼接后即作为当前解码模块的输入，最后一个解码模块只包含反卷积层； 所述生成器GL的结构大部分与生成器GI结构相似，区别在于GL中的解码模块不包含有注意力机制层且不与编码模块的输出拼接作为输入；所述判别器采用1D的U-Net网络，其结构与生成器GL结构相同； 3利用训练集对上述模型进行训练，即以训练集的12导联心电信号作为标签并从中提取单导联心电信号作为模型输入，具体地：从训练集的12导联心电信号中提取任一导联的心电信号，将其复制12份并在上下额外各添加两行进行零填充，进而按批次组合后输入至模型中进行训练，输入模型的数据维度为b×m×n×c，b为一个batch的信号片段数量，m为片段的时间长度，c为通道数，n＝16；模型训练过程中采用的优化目标函数表达式如下： 其中：表示最终训练好的生成器GI，为生成对抗网络GAN的损失函数，为生成器GI的损失函数，为生成器GL的损失函数，为关于潜空间向量的损失函数，λ和α为超参数，表示期望函数，||||1表示L1范数，ei为输入模型的单导联心电信号，eo为真实的12导联心电信号，Deo表示判别器对于eo的判别结果，GIei表示生成器GI对于ei重建得到的12导联心电信号，DGIei表示判别器对于GIei的判别结果，GLei表示生成器GL对于ei重建得到的单导联心电信号； 4从测试集的12导联心电信号中提取单导联心电信号输入至训练好的模型的生成器GI中，即可重建输出得到相应的12导联心电信号。

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