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龍圖騰網獲悉浙江一山智慧醫療研究有限公司申請的專利基于生成對抗網絡GAN的健康數據增強與異常檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120277590B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510766324.4，技術領域涉及：G06F18/2433；該發明授權基于生成對抗網絡GAN的健康數據增強與異常檢測方法是由楊嘯天;邱瑛;方寶林;李俊;許振影;李壯設計研發完成，并于2025-06-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于生成對抗網絡GAN的健康數據增強與異常檢測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了基于生成對抗網絡GAN的健康數據增強與異常檢測方法，通過生成器模塊、判別器模塊、聯邦學習協議模塊和生理信號生成模塊的設置，通過多模態特征，層級注意力及閾值的調整，實現了數據系統的增強，通過對系統的訓練，解決醫療數據稀缺、異構性及高誤報率問題，有利于醫療診斷正確率的提升；實現醫療水平的提升，為患者帶來益處。

本發明授權基于生成對抗網絡GAN的健康數據增強與異常檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于生成對抗網絡的健康數據增強方法，該方法由一種基于生成對抗網絡的健康數據增強系統來實現，其特征在于，該系統包括以下組件：生成器模塊、判別器模塊、聯邦學習協議模塊和生理信號生成模塊； 所述生成器模塊：包含并行的圖像生成分支與U-Net分割分支； 所述圖像生成分支由5層反卷積網絡構成，每層依次為：反卷積層、批量歸一化層、LeakyReLU激活函數，輸出分辨率為512×512的合成醫學影像； 所述U-Net分割分支包括4層編碼器與4層解碼器，輸出目標器官的分割掩膜；分割分支的損失函數為Dice系數損失，權重占比30%； 所述聯邦學習協議模塊支持跨機構協作訓練，參與方本地訓練時采用差分隱私隨機梯度下降，梯度裁剪閾值C=0.5，高斯噪聲尺度σ=1.2；同時每10輪通信執行一次全局模型聚合，聚合方式為加權平均，權重根據各參與方數據量分配；同時隱私預算計算滿足ε=0.8，符合HIPAA隱私保護標準； 所述生理信號生成模塊使用時序約束WGAN-GP生成ECG信號，約束條件包括：QRS波寬度80-120ms、心率60-100BPM； 所述生理信號生成模塊時間連續性損失函數定義為相鄰信號點的L2范數差異：；其中，為平滑損失值，它反映了整個序列數據的平滑程度；為序列中元素的數量減1，即序列的長度減1；表示序列中第個元素；表示第+1個元素；為計算相鄰兩個元素差值的L2范數； 所述生成器的損失函數為：；其中，為Wasserstein距離對抗損失，梯度懲罰系數λ=10；為分割分支的Dice系數損失，約束心臟、肺部等關鍵器官位置；為聯邦聚合損失，加權平均各參與方模型參數；所述聯邦學習協議模塊通信數據加密采用同態加密算法，密鑰長度2048位。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人浙江一山智慧醫療研究有限公司，其通訊地址為：311121 浙江省杭州市余杭區倉前街道良睦路1399號19幢101-36室；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。