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龙图腾网获悉广西师范大学申请的专利基于反转Transformer与融合注意的ST段异常检测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：CN119598363B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202411594004.7，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于反转Transformer与融合注意的ST段异常检测方法及系统是由周飞燕;王雅雯设计研发完成，并于2024-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于反转Transformer与融合注意的ST段异常检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于但不限于心电图异常检测技术领域，公开了一种基于反转Transformer与融合注意的ST段异常检测方法，采用中值滤波方法对输入数据样本进行去噪处理，对异常ST数据进行数据扩增；利用融合了反转Transformer与通道先验注意力机制的卷积神经网络模型对心电信号分类。本发明利用反转Transformer和时序通道卷积，保证特征能够被有效提取和融合，并结合信道先验注意力机制，使模型能够在准确捕捉心电信号中各维度空间相关性的同时保留相关时序信息，提升了ST段异常检测的准确率。

本发明授权基于反转Transformer与融合注意的ST段异常检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于反转Transformer与融合注意的ST段异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一，数据预处理：采用中值滤波方法对输入数据样本进行去噪处理，对异常ST数据进行数据扩增； 步骤二，利用融合了反转Transformer与通道先验注意力机制的卷积神经网络模型对心电信号分类； 所述步骤一对异常ST数据进行了8倍的数据扩增，采用平移和噪声结合的方法来增加样本量；增强过程包括：将数据随机平移0到100个采样点；然后随机选择低频噪声、高频噪声和白噪声中的一种叠加在信号上； InceptionTime网络由三个Inception模块和两个残块组成，在每个Inception模块中，输入最初使用大小为1的滑动过滤器进行降维； 反转Transformer用于反转时间序列，每个时间序列被独立嵌入到一个序列中；反转Transformer利用传统Transformer的编码器结构，通过序列之间的自关注相互作用，与共享前馈网络提取序列表示； 通道先验卷积注意机制利用平均池化和最大池化操作从特征映射中收集空间特征；然后将两组上下文特征输入到多层感知器中，并将结果输出组合以生成包含不同尺度上下文信息的特征图。

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广西师范大学，其通讯地址为：541004 广西壮族自治区桂林市广西师范大学；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”。

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