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龙图腾网获悉无锡市健维仪器有限公司申请的专利一种基于机器学习的心电图P波识别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：CN116807492B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202310793742.3，技术领域涉及：A61B5/353；该发明授权一种基于机器学习的心电图P波识别方法是由杨亮;陈洪;李卓设计研发完成，并于2023-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的心电图P波识别方法在说明书摘要公布了：本申请提供的一种基于机器学习的心电图P波识别方法，其通过采集不同人群不同时间内的p波形态以及qrst波形态得到原始心电信号数据，分割后得到P波、QRS波和T波，而后根据预设的心电信号波形规则生成各种类型的心电图数据，再随机组合并添加噪声后，得到待验证心电信号集；基于训练数据集对识别器进行训练，确保能够得到以准确地找到心电图数据中的P波位置。

本发明授权一种基于机器学习的心电图P波识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的心电图P波识别方法，其特征在于，其包括以下步骤： S1：基于历史数据，采集原始心电信号数据，过滤掉所述原始心电信号数据中的干扰噪声，得到有效心电信号数据； S2：对每一个所述有效心电信号进行分割，得到P波、QRS波和T波，构成：PQRST信号集； S3：将所述PQRST信号集中的每一个波形信号通过随机调整函进行随机调整，得到：调整后信号集； 所述随机调整函数X_random为： X_random＝fX,length_X,length_random*a其中，X为原始波形，fX函数是线性插值函数，length_X为原始波形X的宽度，length_random为随机数，表示目标宽度；a为随机数； S4：从所述调整后信号集中随机取出各种类型的波形信号，按照预设的心电信号波形规则拼接心电图信号，得到：拼接信号集； 所述心电信号波形规则包括：正常心电图规则、房室传导阻滞的心电图规则和室早的心电图规则； S5：对所述拼接信号集中的每一条心电信号数据随机添加模拟干扰噪音，得到：待验证心电信号集； S6：基于encoder‑decoder构建深度学习网络，记作：数据验证器； S7：使用真实的原始心电信号数据对所述数据验证器进行训练，得到训练好的所述数据验证器； 训练中使用的lossfunction为： 其中，x为输入波形数据，y为输出波形数据，n为波形长度； S8：预设一个仿真阈值； S9：逐一取出所述待验证心电信号集中的每一条信号数据，记作：待验证信号数据； 将所述待验证信号数据送入训练好的所述数据验证器对中，进行验证； 在验证过程中，如果所述待验证信号数据对应的lossfunction小于所述仿真阈值，则所述待验证信号数据判断为有效数据，存入训练数据集； 否则，判断所述待验证信号数据无效，删除该数据； S10：基于卷积神经网络构建识别器； 所述识别器的输出为：跟输入信号数据的波形的波形长度一致的p波位置标签，所述p波位置标签为表示输入信号数据对应位置的波形是否为p波的标识； S11：基于所述训练数据集对所述识别器进行训练，得到训练好的所述识别器； S12：获取待识别心电信号，将所述待识别心电信号送入到训练好的所述识别器中进行识别； 所述识别器输出的p波位置标签上，存在标记的地方即表示所述待识别心电信号对应位置波形为p波；其还包括优化处理操作，基于所述优化处理操对每一个所述p波位置标签进行整理，具体包括以下步骤： a1：以1代表所述p波位置标签上的p波标签，以0代表非p波； 遍历所述p波位置标签，确认所述P波位置标签上的0和1所处的位置和个数； a2：预设震荡阈值N； 找到所有连续的0的片段和1的片段，统计连续的0的个数和连续的1的个数，如果大于等于N，则将这些片段都记作：平稳片段； 将所述平稳片段之外的片段都记作：震荡片段； 分别确认每个所述震荡片段包括的0的个数和1的个数，如果1的个数大于0的个数，则将所述震荡片段中的0都重置为1，否则，将所述震荡片段中的1都重置为0； 将重置后的p波位置标签记作：平稳数据标签； a3：预设固定阈值F； 对所述平稳数据标签再次进行遍历，找到所有连续的1的片段，并统计每个片段中1的个数，如果1的个数小于F，则将对应的片段中的1都重置为0； 整理后的标签记作：固定数据标签； a4：预设间隔阈值G； 将所有的连续的1的片段，记作：p波片段； 对所述固定数据标签再次进行遍历，找到所有位于两个所述p波片段之间的连续的0片段，记作：中间片段； a5：确认每一个所述中间片段中包括的连续的0的个数s0； 如果存在所述中间片段，符合：s0G，则将对应的所有所述中间片段记作：重确认片段，则，执行步骤a6； 否则，如果所有的所述中间片段都符合s0≤G，则执行步骤a8； a6：将所述重确认片段对应的心拍数据进行增强操作后，在所述待识别心电信号中替换掉原数据，送入训练好的所述识别器中，进行二次确认，将所述识别器输出的po波位置标签，记作：增强后p波位置标签； a7：确认在所述识别器中进行二次确认的次数，如果进行二次确认的次数已经满足预设的二次确认阈值，则执行步骤a8； 否则，基于所述增强后p波位置标签，循环实施步骤a1～a6； a8：将最终的得到的p波位置标签记作：待过滤标签； a9：预设噪声过滤阈值Nos； 对所述待过滤标签进行遍历，找到所有连续的1的片段，记作：p波片段； 计算每一个所述p波片段的对应的所述心电数据信号的平均高度h，比较h和Nos； 如果存在hNos，则将对应的所述p波片段中所有的1都重置为0； a10：最后得到的p波位置标签作为优化处理操作的最终结果输出。

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