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申请/专利权人：哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)

摘要：一种基于扩散模型合成可定制心脏周期的心电图生成方法，涉及一种心电图生成方法，为了解决现有的心电图生成方法生成的心电图信号存在数据不平衡、隐私保护性差以及无法生成特定病理信号的问题。本发明对将心电图语义标签作为条件输入，同时输入噪声以及扩散时间步至深度生成模型，生成心电图；所述深度生成模型以扩散模型作为整体架构，并引入了转换器模型以学习心电图信号中的长期依赖关系，同时引入了语义心电图批量归一化模块以精确学习局部ECG语义特征。有益效果为生成的心电图信号可以精确遵循提供的心电图语义信息，定制出具有真实生理意义的心电图，可以改善数据不平衡问题、隐私保护性强。

主权项：1.一种基于扩散模型合成可定制心脏周期的心电图生成方法，其特征在于，所述心电图生成方法为：将心电图语义标签作为输入序列输入，同时输入噪声以及扩散时间步至深度生成模型，生成心电图；所述深度生成模型包括转换器模型、嵌入层、第三线性层、归一化模块、门控处理模块、第一卷积模块、第二卷积模块和加法器；所述转换器模型包括编码器和解码器；编码器，用于对输入的噪声进行编码，生成编码后的噪声信号；所述嵌入层包括第一线性层和第二线性层；第一线性层和第二线性层，用于对输入的扩散时间步进行编码时间信息，获取时间步嵌入向量；第三线性层，用于将时间步嵌入向量匹配成与编码后的噪声信号相同的长度，并与编码后的噪声信号按元素相加，融合时间步信息，得到融合了时间嵌入向量的带噪信号；第一卷积模块，用于对融合了时间嵌入向量的带噪信号应用卷积层改变通道数，得到卷积处理信号；归一化模块，用于输入卷积处理信号以及输入的心电图数据对应的语义信息标签，并输出嵌入语义信息的向量；门控处理模块，用于对嵌入语义信息的向量进行门控双曲正切非线性处理，得到门控处理信号；第二卷积模块，用于门控处理信号进行卷积处理，将残差通道投影回原始通道维度，得到当前层的输出信号；加法器，用于将当前层的输出信号与编码后的噪声信号按元素相加，形成残差，并将所述残差作为输入连接到下一个残差块，得到预测噪声；解码器，用于利用预测噪声获取去噪后的信号，并对去噪后的信号进行解码，生成心电图。

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