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龙图腾网获悉河南大学申请的专利基于时空注意力特征融合模型的异常心音检测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：CN116831614B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202310909133.X，技术领域涉及：A61B7/04；该发明授权基于时空注意力特征融合模型的异常心音检测方法是由杨利军;袁瑞;刘曦允;杨晓慧;郑晨设计研发完成，并于2023-07-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时空注意力特征融合模型的异常心音检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及疾病筛查技术领域，具体涉及一种基于时空注意力特征融合模型的异常心音检测方法，该异常心音检测方法先获取心音信号数据，对心音信号数据进行预处理，获得预处理后的心音信号数据；对预处理后的心音信号数据进行特征提取，确定各个心音信号特征数据；通过构建的CNN‑TCN‑Attention网络模型，对各个心音信号特征数据进行多源特征融合和心音分类，获得心音信号数据的分类结果。本发明基于直接从心音信号数据上的提取特征，利用CNN‑TCN‑Attention网络模型，进行心音信号分类，有效提高了异常心音识别的准确性，主要应用于异常心音检测领域。

本发明授权基于时空注意力特征融合模型的异常心音检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时空注意力特征融合模型的异常心音检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取心音信号数据，对所述心音信号数据进行预处理，获得预处理后的心音信号数据； 对所述预处理后的心音信号数据进行特征提取，确定各个心音信号特征数据； 通过构建的CNN-TCN-Attention网络模型，对所述各个心音信号特征数据进行多源特征融合和心音分类，获得所述心音信号数据的分类结果； 所述对所述预处理后的心音信号数据进行特征提取，确定各个心音信号特征数据，包括： 利用小波散射变换，提取所述预处理后的心音信号数据的特征，获得二维心音信号特征； 利用梅尔频率倒谱系数算法，提取所述预处理后的心音信号数据的特征，获得第一一维心音信号特征； 利用希尔伯特黄变换，提取所述预处理后的心音信号数据的特征，获得第二一维心音信号特征； 所述各个心音信号特征数据包括所述二维心音信号特征、所述第一一维心音信号特征以及所述第二一维心音信号特征； 所述通过构建的CNN-TCN-Attention网络模型，对所述各个心音信号特征数据进行多源特征融合和心音分类，获得所述心音信号数据的分类结果，包括： 将二维心音信号特征输入到二维CNN中，将第一一维心音信号特征和第二一维心音信号特征相结合输入到TCN中，将二维CNN和TCN的输出结果相结合，获得多源融合特征向量； 将所述多源融合特征向量输入到Dropout层中，利用Dropout层对所述多源融合特征向量进行处理，获得Dropout层输出的特征向量； 将所述Dropout层输出的特征向量输入到全连接层中，利用全连接层学习所述Dropout层输出的特征向量的全局特征，获得全连接层输出的特征向量； 将所述全连接层输出的特征向量输入到注意力层，对所述全连接层输出的特征向量加入注意力机制进行赋权，获得注意力层输出的特征向量； 将所述注意力层输出的特征向量输入到softmax层中，对所述注意力层输出的特征向量进行心音分类处理，获得所述心音信号数据的分类结果。

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河南大学，其通讯地址为：475004 河南省开封市河南大学金明校区；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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