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龙图腾网获悉上海哈特智康医疗技术有限公司申请的专利对比增强融合的心电大模型训练部署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：CN119474697B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202411618631.X，技术领域涉及：G06F18/15；该发明授权对比增强融合的心电大模型训练部署方法及系统是由刘成良;田圆圆;刘金磊设计研发完成，并于2024-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本对比增强融合的心电大模型训练部署方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种对比增强融合的心电大模型训练部署方法及系统，包括步骤S1：采集心电数据以及询问信息；步骤S2：对心电数据进行预处理，得到预处理后的心电数据；步骤S3：从预处理后的心电数据中提取结构化文本标签，构建增强心电数据集；步骤S4：使用增强心电数据集对比学习训练该模型；步骤S5：使用训练好的模型分析预处理后的心电数据及询问信息，输出询问结果；步骤S6：将多模态心电基础模型部署至具有GPU的云服务器中。本发明通过采用信号‑语言‑标签的对比学习范式，解决了传统的对比学习在多标签分类任务中会引入噪声正例而影响表示学习准确性的问题，增强了模型在复杂分类任务中的表现，具备较好的应用前景。

本发明授权对比增强融合的心电大模型训练部署方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种对比增强融合的心电大模型训练部署方法，其特征在于，包括： 步骤S1：采集原始心电数据以及询问信息； 步骤S2：对原始心电数据进行预处理，得到预处理后的心电数据； 所述预处理包括去噪和标准化； 步骤S3：从预处理后的心电数据中提取结构化文本标签，构建增强后的心电数据集； 步骤S4：使用增强后的心电数据集对比学习训练多模态心电基础模型； 所述多模态心电基础模型包括信号编码器、知识编码器、标签查询网络以及分类头； 所述信号编码器将原始信号编码为特定的维表示向量；所述知识编码器将心电图报告或标签文本编码成相应的维度表示向量；所述标签查询网络接收标签和信号编码器编码后的表示向量，并输出标签查询结果的编码；所述分类头接收标签查询结果的编码，并输出标签在心电图报告中存在的概率； 对比学习训练过程包括： 其中，分别是信号到文本和文本到信号的对比损失，定义如下： 其中为标签列表，为可学习参数，,,为的类别，B即batchsize，为批次大小； 步骤S5：使用训练好的多模态心电基础模型分析预处理后的心电数据及询问信息，输出询问结果； 步骤S6：将多模态心电基础模型部署至具有GPU的云服务器中； 所述步骤S3包括： 从心电图报告中提取形态、节律和诊断类的结构化文本标签，基于大语言模型，添加医学术语和疾病诊断背景知识的解释，得到增强后的心电图报告；结合心电信号、结构化文本标签以及增强后的心电图报告，构建增强后的心电数据集； 所述步骤S4包括： 令信号编码器和知识编码器处理原始心电数据和增强后的心电图报告，并计算信号-文本-标签对比损失；使知识编码器对文本标签进行编码，将编码的结果作为标签查询网络的查询依据，将ECG或报告编码作为键和值，计算每个标签的二元交叉熵损失： 其中，是二元标签0或者1，是输出属于标签的概率，N表示模型预测对象的组数。

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