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龙图腾网获悉苏州大学申请的专利一种基于双阶段的动态心电信号房颤检测方法、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：CN116725486B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202310607548.1，技术领域涉及：A61B5/00；该发明授权一种基于双阶段的动态心电信号房颤检测方法、装置是由王丽荣;邱励燊;张淼;王朵朵;鲍瑞;刘星宇设计研发完成，并于2023-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双阶段的动态心电信号房颤检测方法、装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于双阶段的动态心电信号房颤检测方法、装置。本发明所提供的动态心电信号房颤检测包括以下步骤：对动态心电信号和QRS波位置序列进行第一采样频率的下采样，使用滑动窗口法对长程动态心电信号进行截取，通过模型RDAF‑net快速地提取出疑似房颤发生的区域，在减少房颤段漏检率的同时保证准确率，给第二阶段的细检测提供基础。将第一阶段检测到的疑似房颤片段集合进行第二采样频率的采样，通过滑动窗口法对第二采样频率下的片段进行截取，将采样后的疑似房颤片段输入到模型ConvTransAF‑net中，对输入的疑似房颤片段进行精细化检测。最后通过中值滤波对第二阶段的分类结果进行后处理，得到最终的房颤检测结果。

本发明授权一种基于双阶段的动态心电信号房颤检测方法、装置在权利要求书中公布了：1.一种基于双阶段的动态心电信号房颤检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：对动态心电信号进行第一采样频率的下采样，将采样后的信号通过第一滑动窗口处理，获得第一固定长度的短心电信号片段作为第一输入支路；设置第一固定长度的QRS波位置序列作为第二输入支路；将第一输入支路与第二输入支路分别输入轻量化卷积模型RDAF‑net中，通过RDAF‑net模型的特征提取模块，得到第一特征和第二特征，将所述第一特征与第二特征进行拼接，拼接后的新特征通过卷积核减小通道数，最后利用密集连接和激活函数判断输入的短心电信号片段是否存在疑似房颤片段；设置第一判别阈值，在输入的短心电信号片段中，房颤发作的时长大于第一判别阈值，就将该片段标记为疑似房颤片段； 步骤2：将步骤1检测到的疑似房颤片段集合还原至动态心电信号的采样频率，即第二采样频率进行采样；将还原后的疑似房颤片段集合通过第二滑动窗口处理，以第二步长移动，获得第二固定长度的心电信号片段；将该心电信号片段输入到ConvTransAF‑net模型中；输入的心电信号片段首先通过特征提取模块，将提取到的特征输入编码模块进行编码，将编码后的心电信号片段通过密集连接层和激活函数完成对于房颤片段与非房颤片段的二次分类；设置第二判别阈值，在输入的短心电信号片段中，房颤发作的时长大于第二判别阈值，就将该片段标记为房颤片段； 步骤3：在所述步骤2中第二滑动窗口以第二步长对心电信号进行检测时，会生成第二滑动窗口内第二固定长度心电信号片段的房颤的预测概率，设置预测概率判别阈值，对所述步骤2产生的预测概率进行判断；将预测概率中小于所述阈值的部分设置为0，将预测概率中大于等于所述阈值的部分设置为1；用中值滤波对预测结果进行进一步处理，滤波后的结果为动态心电信号的目标房颤检测结果。

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