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！

龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(威海)申请的专利基于信号分解和卷积网络的心电图房颤检测的实现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：CN116999063B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202310972440.2，技术领域涉及：A61B5/318；该发明授权基于信号分解和卷积网络的心电图房颤检测的实现方法是由夏勇;李奕澄;王宽全设计研发完成，并于2023-08-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于信号分解和卷积网络的心电图房颤检测的实现方法在说明书摘要公布了：基于信号分解和卷积网络的心电图房颤检测的实现方法，该方法能够将单导联一维心电数据经过信号分解形成伪QRS波群信号和伪T、P波信号，使心电图房颤临床诊断中的领域知识融入到心电图的特征表示之中，再通过深度卷积网络的方法使机器对房颤心电图中R‑R间期和P波形态的特点进行挖掘，最终实现心电图房颤诊断。将本发明的方法用于房颤检测时，将房颤心电图的特征显式地作为输入提供给神经网络，将房颤检测的任务分解为对两个房颤心电图特征进行考察的子任务，极大地提高了房颤检测的准确率，其中：使用普通卷积核的深度卷积网络的检测方法的准确率是0.836，平均F1得分是0.813；使用空洞卷积核的深度卷积网络的检测方法的准确率是0.867，平均F1得分是0.843。

本发明授权基于信号分解和卷积网络的心电图房颤检测的实现方法在权利要求书中公布了：1.基于信号分解和卷积网络的心电图房颤检测的实现方法，其特征在于：所述方法为： 1使用单导心电图ECG采集设备采集多个用户的单导心电图数据； 2针对每个用户的心电图数据进行分段，每一段单导心电图数据的采样点数为n，以每段单导心电图数据作为房颤检测的单位； 3对每段单导心电图数据段进行预处理，去除信号的噪声； 4对单导心电图数据进行信号反转检测，对电极逆置产生的异常信号进行矫正； 5通过人工标注或自动化算法的方法确定心电图段中R峰的位置，并对R-R间期长度进行计算； 6基于R峰位置和R-R间期长度对心电图信号进行信号段分解操作，形成样本点数为n的伪QRS波群信号段和伪T、P波信号段； 7对从一个用户上获得的每段单导心电图重复若干次步骤2-6，将连续采集心电数据转换成样本点数为n的伪QRS波群信号段和伪T、P波信号段，作为深度卷积网络的输入； 8对每个用户的心电图数据重复若干次步骤1-7，得到心电数据段的信号分解结果，以此对深度卷积神经网络进行训练，获得最终参数，形成房颤检测到深度卷积网络模型。

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哈尔滨工业大学(威海)，其通讯地址为：264209 山东省威海市环翠区文化西路2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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。