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龙图腾网获悉珠海脉动时代健康科技有限公司申请的专利心血管疾病分析方法、装置、电子设备及存储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：CN114795234B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202210211994.6，技术领域涉及：A61B5/318；该发明授权心血管疾病分析方法、装置、电子设备及存储介质是由金瑞军;符文剑;刘庆才;段明勇;蒋胜峰设计研发完成，并于2022-03-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本心血管疾病分析方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种心血管疾病分析方法、装置、电子设备及存储介质，该心血管疾病分析方法包括：响应于分析请求，以近场采集获取生命体征的时序波形；将生命体征的时序波形通过第一神经网络执行重构，得到心电波形；对生命体征的时序波形执行特征提取，得到生命体特征；将生命体特征通过第二神经网络进行分析，得到心血管疾病的分析结果，通过心电波形对所述分析结果进行验证。本发明通过使用非接触近场采集及分析的方式实现了无感测量，适合长期监护、适合家庭保健，适合养老机构，实现方式简单；通过人工智能的深度学习算法实现了自动的监测诊断，减轻了医护人员的工作负担。

本发明授权心血管疾病分析方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种心血管疾病分析方法，其特征在于，包括： 响应于分析请求，以近场采集获取生命体征的时序波形；具体包括：以近场采集方式发射毫米波到达人体心脏所在的一块区域后被反射回来，通过分析计算区域内不同位置反射的回波获得多条生命体征时序波形，其中生命体征时序波形为心动周期波形，多条生命体征时序波形携带了心脏机械振动的多个角度的信息； 将所述生命体征的时序波形通过第一神经网络执行重构，得到心电波形；具体包括：所述第一神经网络被配置为CNN-LSTM网络，所述CNN-LSTM网络为CNN深度卷积神经网络和LSTM长短期记忆神经网络的联合网络，所述CNN-LSTM网络依次包括1D卷积层、ReLU激活层、Maxpooling层、dropout层、1D卷积层、ReLU激活层、Maxpooling层、dropout层、LSTM层、dropout层、LSTM层、dropout层、Dense层，所述第一神经网络重构的心电波形是与所述生命体征的时序波形同步采集到的同一心脏的电活动，所述心电波形通过心电图机设备采集得到； 对所述生命体征的时序波形执行特征提取，得到生命体特征； 将所述生命体特征通过第二神经网络进行分析，得到心血管疾病的分析结果，通过所述心电波形对所述分析结果进行验证；其中，通过对所述心电波形的重构来检测生命体征时序波形携带的信息量。

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