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龙图腾网获悉北京麦迪克斯科技有限公司申请的专利一种心音心电采集分析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：CN120613109B 。

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：202511093275.9，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种心音心电采集分析系统是由高小峰;蔡林伟设计研发完成，并于2025-08-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种心音心电采集分析系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种心音心电采集分析系统，涉及生物医学工程技术领域，包括，时频分析模块，通过心电心音导联吸球和心电心音模拟整机采集心音心电原始数据集，并传输至上位机执行小波分解和短时傅里叶变换，输出心音时频谱矩阵和心电时频能量矩阵，混沌特征提取模块，将心音时频谱矩阵和心电时频能量矩阵执行相空间重构，形成高维动态轨迹，应用改进的wolf算法对高维动态轨迹进行动力学指数计算，获取动力学参数集合。本发明通过改进的wolf算法和构建的心音空间传播模型，不仅提升了心音与心电信号之间的多模态融合能力和分析判别性，还提升了心音心电采集分析的智能化水平。

本发明授权一种心音心电采集分析系统在权利要求书中公布了：1.一种心音心电采集分析系统，其特征在于：包括， 时频分析模块，通过心电心音导联吸球和心电心音模拟整机采集心音心电原始数据集，并传输至上位机执行小波分解和短时傅里叶变换，输出心音时频谱矩阵和心电时频能量矩阵； 混沌特征提取模块，将心音时频谱矩阵和心电时频能量矩阵执行相空间重构，形成高维动态轨迹；应用改进的wolf算法对高维动态轨迹进行动力学指数计算，具体包括如下步骤， 对高维动态轨迹进行固定半径的邻域采样，形成轨迹邻域点对；量化轨迹邻域点对的发散距离，并执行时间累积积分，生成动力学指数，具体数学公式如下， ； 其中，表示时间索引，表示在时间点的动力学指数，表示时间步长，表示在时间点的轨迹邻域点对的发散距离，表示在时间点的轨迹邻域点对的发散距离； 对动力学指数进行分段线性组合和统计特征提取，生成分段轨迹特征，并对分段轨迹特征进行特征能量均衡和归一化缩放，输出距离演化序列； 利用衰减因子对距离演化序列执行时序权重分配：将近期时间的距离演化序列分配较高的权重，将远期时间的距离演化序列分配较低的权重；根据分配的权重，对距离演化序列执行加权整合，得到加权演化序列；对加权演化序列执行维度扩展和特征重组，获取动力学参数集合； 对动力学参数集合执行动态注意力聚合，生成多维混沌特征向量； 病灶定位模块，将多维混沌特征向量输入心音心电空间传播模型，生物特征映射层执行跨导联特征融合与非线性空间嵌入，形成超图节点属性集合；超图传播层捕获瓣膜振动的空间传播规律，生成病理敏感特征；对超图节点属性集合和病理敏感特征执行逐元素乘积，获取病灶区域特征向量；使用softmax分类器对病灶区域特征向量进行概率分布计算，输出三维病理热力图； 所述心音心电空间传播模型的构建包括如下步骤， 在PyTorch框架中，通过nn.Module参数调用门控图注意力网络，并在门控图注意力网络后接两层全连接层进行非线性空间嵌入，以增强特征表达能力，并应用残差连接进行特征融合，完成生物特征映射层的搭建；使用KerasAPI函数调用超图神经网络，并在超图神经网络后接多头注意力机制进行多头注意力加权，以强化关键病理特征，完成超图传播层的搭建； 使用nn.Sequential函数对生物特征映射层和超图传播层进行级联组合，获取联合特征表示，对联合特征表示进行参数标准化，生成优化特征表示；使用学习率调节器对优化特征表示进行动态学习率调整，生成自适应学习权重；根据自适应学习权重，对生物特征映射层和超图传播层进行交替堆叠，并使用梯度裁剪进行稳定性优化，完成心音心电空间传播模型的构建； 耦合诊断模块，同步检测患者的心电R波位置序列，将心电R波位置序列和三维病理热力图执行病理-电生理耦合解析，获取临床评估指标；根据临床评估指标进行联合诊断，形成临床诊断报告。

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