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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利动态心电图心拍分类方法、装置、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：CN120744581B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202510877536.X，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权动态心电图心拍分类方法、装置、设备及存储介质是由吕俊;庄家林;黄震晖设计研发完成，并于2025-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本动态心电图心拍分类方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种动态心电图心拍分类方法、装置、设备及存储介质。涉及心电图心拍分类技术领域。该方法包括：对数据集进行预处理，得到ECG心拍的多视角数据，并进行特征提取，得到多视角特征；将多个心拍的多视角特征嵌入根据邻域大小从0到l递增进行分组，每个组内各视角的特征在时间轴上统一为相同长度，并在通道轴上连接，形成多范围组，对每个范围组分别使用多视角交叉注意力机制以获取多视角融合特征，并从不同范围的多组别特征中提取判别性信息，得到注意力增强特征；将注意力增强特征与R‑R间隔一同输入至分类头中，获得分类预测结果。本申请有效应对ECG信号固有的多样性，改善分类模型的泛化性能。

本发明授权动态心电图心拍分类方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种动态心电图心拍分类方法，其特征在于，所述方法包括： 对数据集进行预处理，得到ECG心拍的多视角数据；其中，所述ECG心拍的多视角数据包括心拍波形、低频耦合矩阵、高频耦合矩阵和R-R间隔； 对所述ECG心拍的多视角数据进行特征提取，得到多视角特征； 将多个心拍的多视角特征嵌入根据邻域大小从0到递增进行分组，每个组内各视角的特征在时间轴上统一为相同长度，并在通道轴上连接，形成多范围组，对每个范围组分别使用多视角交叉注意力机制以获取多视角融合特征； 基于所述多视角融合特征，从不同范围的多组别特征中提取判别性信息，得到注意力增强特征； 将所述注意力增强特征与R-R间隔一同输入至分类头中，获得分类预测结果； 对每个范围组分别使用多视角交叉注意力机制以获取多视角融合特征，包括： 将每个范围组内的多视角特征进行拼接，再对拼接后的特征使用线性层生成融合特征，计算过程为： 1 式中，，表示每个范围组内的多视角特征，分别表示心拍波形特征、低频耦合矩阵特征、高频耦合矩阵特征，表示拼接操作，表示全连接层； 基于所述融合特征，通过如下公式生成第一通道权重和第二通道权重： 2 式中，表示第一通道权重，表示第二通道权重，表示输入特征，，代表三个视角，分别表示心拍波形、低频耦合矩阵、高频耦合矩阵，表示多层感知机，表示全局平均池化，表示全局最大池化； 基于所述第一通道权重和第二通道权重，通过如下公式计算得到第一特征和第二特征： 3 式中，表示第一特征，表示归一化指数函数，T表示矩阵转置，表示第二特征； 基于所述第一特征和第二特征，通过如下公式计算得到第三通道权重和第四通道权重： 4 式中，和分别表示第三通道权重和第四通道权重； 基于所述第三通道权重和第四通道权重，通过如下公式计算得到各视角特征嵌入： 5 式中，表示视角k的特征嵌入； 基于各视角特征嵌入，通过如下公式计算得到多视角融合特征： 6 式中，表示多视角融合特征，分别表示融合后的心拍波形特征、融合后的低频耦合矩阵特征、融合后的高频耦合矩阵特征。

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