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龙图腾网恭喜纳龙健康科技股份有限公司申请的专利基于对比学习的心电图分析方法、终端设备及存储介质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：CN113935381B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202111256198.6，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权基于对比学习的心电图分析方法、终端设备及存储介质是由徐拥军;李熙;钟玉秋设计研发完成，并于2021-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于对比学习的心电图分析方法、终端设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于对比学习的心电图分析方法、终端设备及存储介质，该方法中包括：S1：采集心电图数据组成训练集；S2：构建基于对比学习的深度神经网络模型，设定模型的输入为三元组中的阳性参考样本集合和目标样本，模型的输出为目标样本的类别标签，通过训练集对模型进行训练，将训练后的模型作为样本类别分类模型；S3：对待分类心电图数据中的待分类心搏进行预分类；S4：通过人工部分分类结果进行修正，并提取修正后的分类结果中的阳性样本组成阳性参考样本集合；S5：针对未修正的分类结果，将其与阳性参考样本集合共同输入样本类别分类模型进行分类，根据类别标签判定是否为阳性样本。本发明能够快速达成全部数据的准确分析目标。

本发明授权基于对比学习的心电图分析方法、终端设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于对比学习的心电图分析方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：采集心电图数据，并对心电图数据中的阳性样本和阴性样本进行标注后，对心电图数据进行三元组格式的转化；三元组包括一条心电图数据中的阳性参考样本集合、该条心电图数据中的一目标样本和目标样本的类别标签；将不同心电图数据对应的三元组组成训练集；S2：构建基于对比学习的深度神经网络模型，设定模型的输入为三元组中的阳性参考样本集合和目标样本，模型的输出为目标样本的类别标签，通过训练集对模型进行训练，将训练后的模型作为样本类别分类模型；S3：对待分类心电图数据中的待分类心搏进行预分类；S4：通过人工对步骤S3中的部分分类结果进行修正，并提取修正后的分类结果中的阳性样本组成阳性参考样本集合；S5：针对未修正的每个分类结果，将其对应的心搏样本作为目标样本，与步骤S4中的阳性参考样本集合共同输入步骤S2得到的样本类别分类模型进行分类，根据样本类别分类模型输出的目标样本的类别标签判定该心搏样本是否为阳性样本。

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