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龙图腾网获悉长春理工大学;吉林大学申请的专利基于自适应生成对抗网络的失衡心电数据确定方法及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：CN119691691B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202510213987.3，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于自适应生成对抗网络的失衡心电数据确定方法及系统是由李明秋;李恒旭;张尉华;杨阳;张健;张丽萍;李博;李金哲;姜淑华;陈醒设计研发完成，并于2025-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应生成对抗网络的失衡心电数据确定方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于自适应生成对抗网络的失衡心电数据确定方法及系统，涉及数据处理领域，可解决心电数据不平衡的问题。该方法，包括：通过特征编码器和特征解码器对原始心电数据的高低复杂度进行预处理，获得预处理的心电数据；通过生成网络对心电数据进行处理，并将处理的结果输入信息整合模块，获得生成心电数据；将生成心电数据与原始心电数据通过判别网络进行比较，确定比较结果小于预设值时，将生成心电数据作为生成结果输出。从而生成的心电数据更加可靠。

本发明授权基于自适应生成对抗网络的失衡心电数据确定方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应生成对抗网络的失衡心电数据确定方法，其特征在于，包括： 通过特征编码器和特征解码器对原始心电数据的高低复杂度进行预处理，获得预处理的心电数据，所述原始心电数据包括描述数据和约束数据，所述描述数据包括具体时间点所采集的心率电压数据和心率数据，所述约束数据包括具体每段心率数据的数据种类和病人信息； 通过生成网络对所述心电数据进行处理，并将处理的结果输入信息整合模块，获得生成心电数据，所述生成心电数据采用融合特征矩阵标示，所述融合特征矩阵包括：数据种类与所有心电数据的关系，病人的个人信息与环境因素的关系，所述数据种类为一种数据种类对应的人数大于预设人数的数据种类，所述生成网络包括自相关残差模块SRT、时空卷积网络TCN和自适应编码模块，所述自适应编码模块的输入包括对所述心电数据、随机噪声和动态条件标签，所述自相关残差模块SRT通过其自注意力和残差的融合机制捕捉所述心电数据中序列的全局依赖关系，所述自相关残差模块SRT、所述时空卷积网络TCN和所述自适应编码模块并联连接； 将所述生成心电数据与原始心电数据通过判别网络进行比较，确定比较结果小于预设值时，将所述生成心电数据作为生成结果输出。

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长春理工大学;吉林大学，其通讯地址为：130022 吉林省长春市朝阳区南湖街道光机社区卫星路7089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”。