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龙图腾网获悉迪姆软件(北京)有限公司;广州迪茂信息科技有限公司申请的专利房颤信号识别方法、装置、电子设备和计算机可读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：CN119856936B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202510345354.8，技术领域涉及：A61B5/361；该发明授权房颤信号识别方法、装置、电子设备和计算机可读介质是由章富军;陈灿放;陈莉;鲍远林;方宇设计研发完成，并于2025-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本房颤信号识别方法、装置、电子设备和计算机可读介质在说明书摘要公布了：本公开的实施例公开了房颤信号识别方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：通过心电采集设备获取心电图信号；对心电图信号进行降噪处理，以生成降噪后心电图信号；定位降噪后心电图信号中的RR间期，以生成待标记RR间期序列；对待标记RR间期序列通过XGboost及随机深林模型进行对体位变化干扰及规律性心律失常RR间期的识别，生成房颤事件组；对降噪后心电图信号进行形态学分析，以生成心电图P波特征；对心电图P波特征进行动态监测，以及根据动态监测的结果，调整房颤事件组中各个房颤事件的房颤起始时间点和房颤终止时间点，得到优化后房颤信号组。该实施方式可以提高对房颤信号识别的准确度。

本发明授权房颤信号识别方法、装置、电子设备和计算机可读介质在权利要求书中公布了：1.一种房颤信号识别方法，包括： 通过心电采集设备获取心电图信号； 对所述心电图信号进行降噪处理，以生成降噪后心电图信号，其中，通过R点检测标记出所述降噪后心电图信号中的R波峰信号位置； 定位所述降噪后心电图信号中的RR间期，以生成待标记RR间期序列，其中，所述待标记RR间期序列中的每个待标记RR间期对应一组房颤起始时间点和房颤终止时间点； 对待标记RR间期序列通过XGboost及随机森林模型进行对体位变化干扰及规律性心律失常RR间期的识别，并将这些区域的RR间期序列排除出识别区域，完成净化处理，以及对净化处理后的待标记RR间期序列进行房颤事件分析，以生成房颤事件组，其中，通过滑动窗口对净化处理后的待标记RR间期序列中各个待标记RR间期的变异性进行动态监测，将所述待标记RR间期序列输入至预先训练的随机森林模型，得到初步检测后RR间期序列，其中，所述随机森林模型用于根据待标记RR间期序列的平滑性识别RR间期的变化趋势，以确定是否存在突发异常的信号，以供标记并剔除对体位变化干扰及规律性心律失常的RR间期；将所述初步检测后RR间期序列输入至预先训练的机器学习模型，得到待标记RR间期序列，其中，机器学习模型用于剔除表征电极脱落或肌电干扰的初步检测后RR间期，待标记RR间期表征高变异性的RR间期；确定所述待标记RR间期序列中的每个待标记RR间期对应的标准差和变异系数，其中，标准差用于表征房颤区间RR变异的幅度，变异系数用于表征房颤区间RR变异的不规则程度；对于所述待标记RR间期序列中的每个待标记RR间期和对应的变异系数与标准差，执行以下步骤生成房颤事件组： 响应于所述变异系数大于预设变异系数区间、以及标准差大于预设标准差区间，将所述待标记RR间期标记为高变异RR间期； 响应于所述变异系数处于所述预设变异系数区间、以及标准差处于所述预设标准差区间，将所述待标记RR间期标记为RR变异临界间期； 响应于所述变异系数小于所述预设变异系数区间、以及标准差小于所述预设标准差区间，将所述待标记RR间期进行删除； 对所述降噪后心电图信号进行形态学分析，以生成心电图P波特征，其中，所述心电图P波特征包括P波起点、P波峰值和P波终点； 对所述心电图P波特征进行动态监测，以及根据动态监测的结果，调整所述房颤事件组中各个房颤事件的房颤起始时间点和房颤终止时间点，得到优化后房颤信号组。

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