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龍圖騰網(wǎng)獲悉深圳市瑜威電子科技有限公司申請的專利一種針對可穿戴采集設(shè)備的心率計算方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120284232B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22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)的專利申請?zhí)?專利號為：202510756813.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：A61B5/024；該發(fā)明授權(quán)一種針對可穿戴采集設(shè)備的心率計算方法及系統(tǒng)是由何建武;成其標;馬紅紅設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-06-09向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種針對可穿戴采集設(shè)備的心率計算方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及疾病風(fēng)險預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種針對可穿戴采集設(shè)備的心率計算方法及系統(tǒng)，其中，一種針對可穿戴采集設(shè)備的心率計算方法包括：對可穿戴設(shè)備采集的PPG信號在多個時間尺度上進行分析，提取多個時間尺度的形態(tài)學(xué)特征；應(yīng)用多頭注意力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理多尺度形態(tài)學(xué)特征；根據(jù)用戶特征自適應(yīng)調(diào)整注意力網(wǎng)絡(luò)中各特征的重要性權(quán)重；基于調(diào)整后的注意力網(wǎng)絡(luò)輸出，通過比對當(dāng)前波形特征與自學(xué)習(xí)正常波形庫中的模板，實現(xiàn)心率異常的檢測，并通過增量學(xué)習(xí)方式持續(xù)優(yōu)化個體化特征分布，并通過增量學(xué)習(xí)持續(xù)優(yōu)化個體化特征分布；該方法能夠有效提高不同用戶群體心律異常的檢測準確率。

本發(fā)明授權(quán)一種針對可穿戴采集設(shè)備的心率計算方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種針對可穿戴采集設(shè)備的心率計算方法，其特征在于，包括以下步驟： 對可穿戴設(shè)備采集的PPG信號在多個時間尺度上進行分析，提取多個時間尺度的形態(tài)學(xué)特征； 應(yīng)用多頭注意力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理多個時間尺度的形態(tài)學(xué)特征，自動關(guān)注不同時間尺度下的波形特征； 根據(jù)用戶的基本信息和生理特征，自適應(yīng)調(diào)整多頭注意力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中各特征的重要性權(quán)重； 基于調(diào)整后的注意力網(wǎng)絡(luò)輸出，通過比對當(dāng)前波形特征與自學(xué)習(xí)正常波形庫中的模板，實現(xiàn)心率異常的檢測，并通過增量學(xué)習(xí)方式持續(xù)優(yōu)化個體化特征分布； 其中，所述多個時間尺度包括0.5秒、2秒、5秒和10秒，窗口重疊率為50%； 其中，所述形態(tài)學(xué)特征包括峰值寬度、峰值斜率、二階導(dǎo)數(shù)值、峰間距、波形面積、波形對稱性、谷峰比、波形能量、頻譜中心和波形熵； 其中，所述多頭注意力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的注意力，包括： 所述多頭注意力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含多個注意力頭，每個注意力頭對應(yīng)一個時間尺度，通過注意力計算關(guān)注該時間尺度下的顯著波形特征； 將時間尺度特征向量與查詢矩陣相乘，以獲取查詢向量； 將時間尺度特征向量與鍵矩陣相乘，以獲取鍵向量； 將時間尺度特征向量與值矩陣相乘，以獲取值向量； 將查詢向量與鍵向量的轉(zhuǎn)置相乘，除以鍵向量的平方根后應(yīng)用softmax函數(shù)，以獲取注意力得分； 將注意力得分與值向量相乘，以獲取輸出值； 其中，特征向量是指時間尺度對應(yīng)的特征向量，查詢矩陣、鍵矩陣和值矩陣是注意力計算的參數(shù)矩陣； 其中，用戶的基本信息和生理特征包括：年齡段、性別、基礎(chǔ)心率、心率變異性指標、身體質(zhì)量指數(shù)、活動水平和是否有心血管疾病史； 其中，比對當(dāng)前PPG波形與自學(xué)習(xí)正常波形庫中的模板通過動態(tài)時間規(guī)整算法獲取相似度得分； 通過知識蒸餾技術(shù)，利用醫(yī)療級心電圖設(shè)備的異常檢測知識轉(zhuǎn)化來對可穿戴設(shè)備算法的參數(shù)進行優(yōu)化，其中知識蒸餾采用知識蒸餾損失函數(shù)，知識蒸餾損失函數(shù)由兩部分組成：一部分是真實標簽與PPG模型預(yù)測之間的交叉熵損失，另一部分是ECG模型和PPG模型的軟化輸出之間的KL散度；兩部分通過權(quán)重系數(shù)進行加權(quán)組合，其中KL散度部分還乘以溫度參數(shù)的平方作為調(diào)節(jié)因子。

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