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龙图腾网获悉杭州电子科技大学平湖数字技术创新研究院有限公司;杭州电子科技大学申请的专利一种基于胎心率信号多模态特征融合的胎儿窘迫诊断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：CN117017216B 。

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：202310958895.9，技术领域涉及：A61B5/00；该发明授权一种基于胎心率信号多模态特征融合的胎儿窘迫诊断系统是由朱家伟;赵治栋;邓艳军;张显飞;张晓红设计研发完成，并于2023-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于胎心率信号多模态特征融合的胎儿窘迫诊断系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于胎心率信号多模态特征融合的胎儿窘迫诊断系统，包括信号预处理模块、数据增强模块、专家特征提取模块、信号特征提取模块、多模态融合模块、输出模块。本发明将专家特征融合信号特征，有效的降低了胎儿窘迫的误诊率，为胎儿监护、疾病诊断和临床决策提供了重要依据。基于膨胀卷积与因果卷积设计了一种SE‑TCN骨干模型，在TCN的残差连接通道中加入SEBlock，有效的增加了整个网络的感受野，缓解了长时间序列分类任务中梯度消失现象。本发明提出了一种跨模态特征融合机制CMFF，其利用了多头自注意力机制和跨模态注意力分数衡量不同模态之间的相似度并根据自适应权重因子实现跨模态特征融合。

本发明授权一种基于胎心率信号多模态特征融合的胎儿窘迫诊断系统在权利要求书中公布了：1.一种基于胎心率信号多模态特征融合的胎儿窘迫诊断系统，其特征在于包括： 信号预处理模块，去除原始胎心率FHR信号的噪声，得到干净的FHR信号； 数据增强模块，对训练集进行样本扩充； 专家特征提取模块，基于专家先验知识提取专家潜在特征张量，所述专家潜在特征张量由形态学、时域、频域和非线性特征经过两层线性投影后得到； 信号特征提取模块，利用多尺度SE-TCN骨干网络对信号预处理模块处理后的FHR信号提取信号特征潜在张量；所述多尺度SE-TCN骨干网络包括多尺度深度可分离卷积模块MDSC、五个串联的时间卷积神经网络SE-TCNBlocks；所述多尺度深度可分离卷积模块MDSC将4个不同尺寸的卷积核沿着一维方向移动对输入的整个FHR信号进行特征提取，从而以局部感知的方式逐步获取能够完整表征序列的四个不同尺度特征；然后将上述四个不同尺度特征进行融合得到多尺度信号特征张量；每个时间卷积神经网络SE-TCNBlocks包含两个通道，其中主通道中包含两个串联的膨胀因果卷积层，每个膨胀因果卷积层后使用BatchNorm归一化和校正线性单元激活；次通道包括一个下采样卷积层和一个压缩激励层；主通道和次通道间采用残差连接； 多模态融合模块，利用跨模态特征融合网络CMFF对专家潜在特征张量和信号特征潜在张量进行融合；其中跨模态特征融合网络CMFF包括两个并行的多头注意力机制模块、跨模态注意力分数计算模块、两个并行的上下分支、以及跨模态拼接模块；所述两个并行的多头注意力机制模块分别各自接受专家潜在特征张量和信号特征潜在张量，通过线性投影将每个表征映射到一组具有不同语义的向量，然后通过多个注意力头进行自注意力计算，再将各个注意力头的权重矩阵拼接在一起；所述跨模态注意力分数计算模块获取两个并行的多头注意力机制模块的输出进行注意力分数计算；所述上下分支包括融合层、并行的全局平均池化层和全局最大池化层、以及拼接层；所述跨模态拼接模块用于将上下分支的输出进行拼接，得到融合张量； 输出模块，利用线性层对融合张量进行降维，得到输出概率。

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