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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种针对心电信号分类问题的显著值确定方法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：CN116756618B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202310815085.8，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种针对心电信号分类问题的显著值确定方法是由潘赟;谢玉山;朱怀宇设计研发完成，并于2023-07-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对心电信号分类问题的显著值确定方法在说明书摘要公布了：一种针对心电信号分类问题的显著值确定方法，涉及心电信号分类研究领域，对心电信号进行滤波和幅值标准化后，将心电信号划分为片段并输入分类模型，接着计算片段显著值，截取心拍级显著值结果并插值到固定长度，再通过多次平均操作得到类别级显著值结果。本发明提出的针对心电信号分类问题的显著值确定方法展示了心拍的不同区域对分类模型的重要程度，提升了模型的可解释性。

本发明授权一种针对心电信号分类问题的显著值确定方法在权利要求书中公布了：1.一种针对心电信号分类问题的显著值确定方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1：采集不同类别的多个个体的心电信号，构建心电信号数据库； 步骤2：对心电信号进行滤波处理； 步骤3：对心电信号进行幅值标准化处理，所述幅值标准化方法为Z-Score，其计算式如下： ； 其中是原始心电信号幅值，是原始心电信号幅值的平均值，是原始心电信号幅值的标准差，是幅值标准化后的心电信号，其幅值平均值为0，标准差为1； 步骤4：对心电信号进行R峰检测，计算心电信号的RR间期平均值； 步骤5：将心电信号划分为片段，输入分类模型进行分类； 步骤6：计算片段显著值，所述片段显著值表征了片段中各点对类别的重要程度，片段显著值的计算方式如下：输入片段经特征提取得到特征向量，，称通道对应的特征向量为；对特征向量进行全局池化和全连接层分类，得到对应类别的输出；计算对通道的特征向量的梯度，得到通道的权重，其表征了通道的特征对分类的重要程度，的计算式如下： ； 将通道的权重与通道的特征向量相乘，接着逐通道求和，再通过ReLU函数处理得到，的计算式如下： ； 将线性插值到与输入片段相同的维度，即得到片段显著值； 步骤7：从片段显著值中截取心拍级显著值结果； 步骤8：将心拍级显著值结果插值到固定长度； 步骤9：计算个体级显著值结果； 步骤10：计算类别级显著值结果。

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浙江大学，其通讯地址为：310027 浙江省杭州市西湖区浙大路38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”。

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