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龙图腾网获悉烟台羿中医疗科技有限公司申请的专利基于深度学习模型的心电图分析方法、设备及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：CN120241091B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510398056.5，技术领域涉及：A61B5/346；该发明授权基于深度学习模型的心电图分析方法、设备及介质是由王云杰;王宏蕾;胡鹏设计研发完成，并于2025-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习模型的心电图分析方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了基于深度学习模型的心电图分析方法、设备及介质，涉及深度学习领域，方法包括：对心电图进行预处理，以进行噪声抑制；将心电信号输入至预先训练的深度学习模型，提取时间特征、空间特征，进行跨模态特征融合；同步执行多个异常检测任务，以及同步执行时序预测任务；针对异常检测结果，根据临床信息和时序预测结果，对异常检测结果进行修正；输出心电图对应的分析结果。从信号处理到特征提取、多任务分析、结果修正形成完整闭环，减少人工干预环节，显著缩短心电图分析时间并保证结果一致性，实现端到端自动化提高效率。

本发明授权基于深度学习模型的心电图分析方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习模型的心电图分析方法，其特征在于，包括： 获取患者对应的心电图，并对所述心电图进行预处理，以进行噪声抑制，得到心电信号； 将所述心电信号输入至预先训练的深度学习模型，通过所述深度学习模型提取所述心电信号对应的时间特征、空间特征，并进行跨模态特征融合； 根据融合特征，同步执行多个异常检测任务，以及同步执行时序预测任务，分别得到对应的异常检测结果和时序预测结果； 获取患者对应的临床信息，针对所述异常检测结果，根据所述临床信息和所述时序预测结果，对所述异常检测结果进行修正； 根据修正后的异常检测结果，输出所述心电图对应的分析结果； 其中，所述深度学习模型的模型架构包括：输入层、时空联合编码器、特征金字塔、输出层；所述时空联合编码器包括时间通道分支、空间通道分支、跨模态注意力融合层；所述输出层包括多个异常分类头、单个时序预测头； 所述深度学习模型的训练过程包括：对所述时空联合编码器、所述异常分类头、所述时序预测头进行分阶段训练； 第一阶段对所述时空联合编码器进行训练，在训练过程中，使用对称式编码器-解码器结构，并通过随机遮蔽心电信号的片段进行对抗性遮蔽训练； 第二阶段对所述异常分类头进行训练，在训练过程中，对所述时空联合编码器的参数进行冻结，通过对所述特征金字塔进行渐进解冻，以及设置动态样本权重进行异常判断训练； 第三阶段对所述时序预测头进行训练，在训练过程中，对时间序列进行解耦训练，并引入不确定性校准，进行预测能力训练； 第四阶段对所述深度学习模型进行对抗调整，在训练过程中，生成对抗样本，设置防御策略，并进行稳定性动态评估，根据评估结果对所述深度学习模型的模型参数进行微调； 其中，所述第二阶段与所述第三阶段执行双阶段循环训练。

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