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龙图腾网恭喜山东省人工智能研究院;山东大学申请的专利一种基于深度领域自适应的多目标域心电信号分类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：CN114841209B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202210526548.4，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于深度领域自适应的多目标域心电信号分类方法是由舒明雷;许会芳;田岚;刘辉设计研发完成，并于2022-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度领域自适应的多目标域心电信号分类方法在说明书摘要公布了：一种基于深度领域自适应的多目标域心电信号分类方法，不需要两个域之间进行特征对齐，侧重于目标域的类别准确率和多样性的预测方法，提高了模型在多目标域上的泛化能力，而且收敛速度快，解决了单一目标域适应算法在多目标域上效果不佳的问题。另外，引入可变形卷积核在模型训练过程中可以自觉调整卷积的感受野，更好的适应多导联心电信号的导联特征。

本发明授权一种基于深度领域自适应的多目标域心电信号分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度领域自适应的多目标域心电信号分类方法，其特征在于，包括如下步骤：a获取多个来自不同采集设备采集、不同个体的12导联心电信号，将12导联心电信号进行标注，将已标注标签的12导联心电信号划分为源域S，将未标注标签的12导联心电信号划分为目标域组合T，T＝{T1,T2,...,Tk,...,TM}，Tk为第k个目标域，k＝1,2,...,M，M为目标域数量；b将源域S与目标域组合T分别依次进行降采样处理、切片处理、归一化处理，得到处理后的源域S′和处理后的目标域组合T′；c建立12导联心电信号的深度学习分类模型，该12导联心电信号的深度学习分类模型由特征提取器和全连接分类器构成，将处理后的源域S′和处理后的目标域组合T′输入至12导联心电信号的深度学习分类模型中，输出得到源域的标签预测值及目标域的标签预测值d计算损失函数通过Adam优化算法优化12导联心电信号的深度学习分类模型；e将每个目标域数据分别输入到优化后的12导联心电信号的深度学习分类模型中，输出得到每个目标域的标签预测值，完成目标域心电信号分类。

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山东省人工智能研究院;山东大学，其通讯地址为：250013 山东省济南市历下区科院路19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”。