南京信息工程大学杨维熠获国家专利权
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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利基于多粒度级联混合网络的心电图分类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：CN116269423B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202310207110.4，技术领域涉及：A61B5/346；该发明授权基于多粒度级联混合网络的心电图分类方法及系统是由杨维熠设计研发完成，并于2023-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于多粒度级联混合网络的心电图分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多粒度级联混合网络的心电图分类方法及系统，所述分类方法通过构建的多粒度级联混合网络进行心电特征提取与分类，多粒度级联混合网络包括多粒度级联任务相关成分分析‑主成分分析网络MGC‑TPNet、多粒度级联独立成分分析‑主成分分析网络MGC‑IPNet、级联加权平均与Dempster‑ShaferCWA‑DS构成；其中MGC‑TPNet用于挖掘心电信号中的多尺度导联间相关性特征，而MGC‑IPNet用于挖掘多尺度单导联特异性特征，然后线性支持向量机处理以上多尺度特征获取决策概率，最终CWA‑DS在决策层融合上述决策概率，获取最终分类标签。本发明方法在区分正常、CAD和CHF心跳方面表现出优异的性能；且该方法可有效地鉴别和处理含噪或小规模数据，具有显著的噪声鲁棒性。
本发明授权基于多粒度级联混合网络的心电图分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多粒度级联混合网络的心电图分类方法，其特征在于，所述分类方法包括： 获取第一导联心电图和第二导联心电图； 分别对第一导联心电图和第二导联心电图进行预处理； 通过构建的多粒度级联混合网络进行心电特征提取与分类，多粒度级联混合网络包括多粒度级联任务相关成分分析-主成分分析网络MGC-TPNet、多粒度级联独立成分分析-主成分分析网络MGC-IPNet、级联加权平均与Dempster-ShaferCWA-DS构成；其中MGC-TPNet用于挖掘心电信号中的多尺度导联间相关性特征，而MGC-IPNet用于挖掘多尺度单导联特异性特征，然后线性支持向量机处理以上多尺度导联间相关性特征和多尺度单导联特异性特征获取决策概率，最终CWA-DS在决策层融合上述决策概率，获取最终分类标签。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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