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龍圖騰網獲悉長春大學申請的專利一種胎兒健康分類方法、系統、設備及存儲介質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：CN120260931B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19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：202510732473.9，技術領域涉及：G16H50/30；該發明授權一種胎兒健康分類方法、系統、設備及存儲介質是由王海燕;尹雁行;高嵩;馮萍;王柳;王一帆;史麗娟;韓曉莉;劉曉彤;鞠熠設計研發完成，并于2025-06-04向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種胎兒健康分類方法、系統、設備及存儲介質在說明書摘要公布了：一種胎兒健康分類方法、系統、設備及存儲介質，屬于胎兒健康輔助診斷技術領域，解決了現有技術存在CTG數據類別不平衡所導致的分類偏差，少數類樣本識別率低以及誤診率高的技術問題。獲取胎兒健康數據集，并進行預處理；利用MAAL對特征分類主模型進行優化，利用優化后的特征分類主模型對預處理后的胎兒健康數據集進行初步分類，得到正確分類結果和錯誤分類結果；構建特征分類二級修正模型，基于錯誤樣本提取機制，對錯誤分類結果對應的錯誤樣本進行分類，得到分類結果；將正確分類結果和分類結果進行結合，輸出最終分類結果。本發明用于實現提高對少數類樣本的識別能力，同時降低誤診和漏診率的胎兒健康分類方法。

本發明授權一種胎兒健康分類方法、系統、設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種胎兒健康分類方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1，獲取胎兒健康數據集，并進行預處理，形成預處理后的胎兒健康數據集； 步驟2，構建特征分類主模型； 步驟3，設計自適應動態調整錯誤分類權重方法對特征分類主模型進行優化； 步驟4，基于優化后的特征分類主模型對預處理后的胎兒健康數據集進行初步分類，得到正確分類結果和錯誤分類結果； 步驟5，構建特征分類二級修正模型，基于錯誤樣本提取機制，對步驟4所述的錯誤分類結果對應的錯誤樣本進行分類，得到分類結果； 所述的錯誤樣本提取機制，具體為： 對預處理后的胎兒健康數據集進行索引標注，將索引標注后的胎兒健康數據集劃分為訓練集和測試集，利用訓練集對優化后的特征分類主模型進行迭代訓練，保存每次訓練中的最佳特征分類主模型，提取已保存每次訓練中的最佳特征分類主模型中的訓練集和測試集的錯誤樣本，并記錄錯誤樣本的索引標注，對錯誤樣本的索引標注進行索引去重，篩選優化后的特征分類主模型輸出的錯誤分類結果對應的經過MLP算法處理后的胎兒健康數據，得到優化后的特征分類主模型輸出的錯誤分類結果對應的錯誤樣本； 步驟6，優化后的特征分類主模型和特征分類二級修正模型組成MAC-NET，將步驟4所述的正確分類結果和步驟5所述的分類結果進行結合，輸出最終分類結果。

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長春大學，其通訊地址為：130022 吉林省長春市衛星路6543號；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”。