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龍圖騰網(wǎng)獲悉海寧市產(chǎn)業(yè)技術(shù)研究院申請(qǐng)的專(zhuān)利一種基于人工規(guī)則增強(qiáng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的心電圖診斷方法及裝置獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114711786B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202210172196.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：A61B5/346；該發(fā)明授權(quán)一種基于人工規(guī)則增強(qiáng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的心電圖診斷方法及裝置是由吳健;陳瀟俊;應(yīng)豪超;姜曉紅;徐紅霞;陳婷婷設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-02-24向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本一種基于人工規(guī)則增強(qiáng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的心電圖診斷方法及裝置在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于人工規(guī)則增強(qiáng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的心電圖診斷方法，包括：獲得ECG信號(hào)訓(xùn)練樣本；構(gòu)建包括深度學(xué)習(xí)模塊和規(guī)則推理模塊的訓(xùn)練模型，將ECG信號(hào)訓(xùn)練樣本輸入至深度學(xué)習(xí)模塊得到第一異常預(yù)測(cè)概率向量，將ECG信號(hào)訓(xùn)練樣本輸入至規(guī)則推理模塊得到對(duì)心電診斷標(biāo)簽進(jìn)行概率預(yù)測(cè)的第二異常預(yù)測(cè)概率向量，融合得到對(duì)心電診斷標(biāo)簽進(jìn)行概率預(yù)測(cè)的最終異常預(yù)測(cè)概率向量；將ECG信號(hào)訓(xùn)練樣本輸入至訓(xùn)練模型，通過(guò)總損失函數(shù)優(yōu)化訓(xùn)練模型參數(shù)得到多導(dǎo)聯(lián)心電圖信號(hào)診斷模型；應(yīng)用時(shí)，將ECG信號(hào)輸入至多導(dǎo)聯(lián)心電圖信號(hào)診斷模型得到該ECG信號(hào)的心電診斷標(biāo)簽的預(yù)測(cè)概率。該方法能夠準(zhǔn)確、快速的對(duì)心電信號(hào)進(jìn)行診斷。

本發(fā)明授權(quán)一種基于人工規(guī)則增強(qiáng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的心電圖診斷方法及裝置在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于人工規(guī)則增強(qiáng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的心電圖診斷方法，其特征在于，包括： 獲得ECG信號(hào)訓(xùn)練樣本； 構(gòu)建訓(xùn)練模型，訓(xùn)練模型包括深度學(xué)習(xí)模塊和規(guī)則推理模塊，將ECG信號(hào)訓(xùn)練樣本輸入至深度學(xué)習(xí)模塊得到第一異常預(yù)測(cè)概率向量，規(guī)則推理模塊包括分隔描述子模塊和規(guī)則推理子模塊，將ECG信號(hào)訓(xùn)練樣本輸入至分隔描述子模塊得到PQRST數(shù)值特征，將PQRST數(shù)值特征輸入至規(guī)則推理子模塊，基于醫(yī)學(xué)信號(hào)分析規(guī)則，得到對(duì)心電診斷標(biāo)簽進(jìn)行概率預(yù)測(cè)的第二異常預(yù)測(cè)概率向量，將第二異常預(yù)測(cè)概率向量進(jìn)行mask機(jī)制處理得到第三異常預(yù)測(cè)概率向量，使得第三異常預(yù)測(cè)概率向量與第一異常預(yù)測(cè)概率向量長(zhǎng)度相同，通過(guò)S形函數(shù)對(duì)第三異常預(yù)測(cè)概率向量和第一異常預(yù)測(cè)概率向量分配融合權(quán)重以得到最終異常預(yù)測(cè)概率向量； 構(gòu)建總損失函數(shù)，總損失函數(shù)包括深度學(xué)習(xí)損失函數(shù)和規(guī)則推理?yè)p失函數(shù)，其中，通過(guò)最終異常預(yù)測(cè)概率向量與真實(shí)異常預(yù)測(cè)概率向量的加權(quán)交叉熵構(gòu)建深度學(xué)習(xí)損失函數(shù)，通過(guò)最終異常預(yù)測(cè)概率向量與第三異常預(yù)測(cè)概率向量的加權(quán)交叉熵構(gòu)建規(guī)則推理?yè)p失函數(shù)； 將ECG信號(hào)訓(xùn)練樣本輸入至訓(xùn)練模型，通過(guò)總損失函數(shù)優(yōu)化訓(xùn)練模型參數(shù)得到多導(dǎo)聯(lián)心電圖信號(hào)診斷模型； 應(yīng)用時(shí)，將ECG信號(hào)輸入至多導(dǎo)聯(lián)心電圖信號(hào)診斷模型得到該ECG信號(hào)的心電診斷標(biāo)簽的預(yù)測(cè)概率； 通過(guò)S形函數(shù)對(duì)第三異常預(yù)測(cè)概率向量和第一異常預(yù)測(cè)概率向量分配融合權(quán)重以得到最終異常預(yù)測(cè)概率向量為： hDL＝[h1，h2…h(huán)N] lRULE＝[l1，l2…lN] 其中，i為心電診斷標(biāo)簽類(lèi)別的索引，為心電診斷標(biāo)簽類(lèi)別對(duì)應(yīng)的mask值，其中，如果第i個(gè)心電診斷標(biāo)簽類(lèi)別存在異常預(yù)測(cè)概率則mi＝1，否則，mi＝0，hDL為第一異常預(yù)測(cè)概率向量，lRULE為第三異常預(yù)測(cè)概率向量，N為心電診斷標(biāo)簽總數(shù)，Sω為融合權(quán)重向量ω的S型函數(shù)，ω、lRULE和hDL都具有相同的數(shù)量N，表示反轉(zhuǎn)mask向量中的每個(gè)元素，“·”表示元素相乘； 總損失函數(shù)為： 其中，L·為加權(quán)二元交叉熵，y為真實(shí)異常預(yù)測(cè)概率向量，為最終異常預(yù)測(cè)概率向量，lRULE為第三異常預(yù)測(cè)概率向量，λ為超參數(shù)。

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