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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利基于端到端框架的R波峰值检测与心律失常检测联合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：CN121101589B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511653553.1，技术领域涉及：A61B5/352；该发明授权基于端到端框架的R波峰值检测与心律失常检测联合方法是由谭春雨;李金龙;周云;苏延旭;孙井鹏设计研发完成，并于2025-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于端到端框架的R波峰值检测与心律失常检测联合方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于端到端框架的R波峰值检测与心律失常检测联合方法，包括获取单通道的原始ECG信号；将原始ECG信号作为原始心跳标签直接输入1D扩散模型，经正向加噪和反向去噪生成重建心跳标签；构造DilSelfONN自生成异构神经元，通过泰勒级数逼近实现自适应非线性变换，结合扩张机制捕捉长程依赖；构建DilSelfONN网络，与1D扩散模型构成端到端联合框架，生成用于R波峰值检测与心律失常检测的联合输出；构建损失函数，进行DilSelfONN网络的训练与更新。本发明融合扩散模型生成原理与自生成异构神经元特性，能充分表征ECG数据内在特征，泛化能力优异，可高效部署于便携式、边缘医疗设备，为心血管疾病早期精准检测提供技术支撑，具有广阔产业应用前景。

本发明授权基于端到端框架的R波峰值检测与心律失常检测联合方法在权利要求书中公布了：1.一种基于端到端框架的R波峰值检测与心律失常检测联合方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取单通道的原始ECG信号，且无需进行预处理； S2、将原始ECG信号作为原始心跳标签直接输入1D扩散模型，通过正向加噪生成含噪序列，再以原始ECG信号为引导经反向去噪，生成重建心跳标签； S3、依据生物神经元特性构造DilSelfONN自生成异构神经元，提取整合特征；所述DilSelfONN自生成异构神经元，其内部异构算子包括节点算子和整合算子； S4、构建DilSelfONN网络，生成用于R波峰值检测与心律失常检测的联合输出；所述DilSelfONN网络包括提取波形特征的残差块、生成联合输出的最终卷积层；每个残差块包括依次连接的1D卷积、DilSelfONN自生成异构神经元、前馈神经网络；所述DilSelfONN网络，用于反向去噪过程，接收步骤S2中经1D扩散模型得到的含噪序列，构成端到端联合框架，所生成的联合输出作为反向去噪过程获取的重建心跳标签； S5、构建损失函数，进行DilSelfONN网络的训练与更新；最终由端到端联合框架生成的联合输出判断R波峰值和心律失常类别。

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