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龙图腾网获悉南方医科大学申请的专利房颤分类方法、电子设备、可读存储介质及程序产品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：CN120123912B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202510484732.0，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权房颤分类方法、电子设备、可读存储介质及程序产品是由洪永;林铭俊;张鑫;陈超敏设计研发完成，并于2025-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本房颤分类方法、电子设备、可读存储介质及程序产品在说明书摘要公布了：本公开实施例提供了一种房颤分类方法、电子设备、可读存储介质及程序产品，涉及人工智能及医疗数据分析技术领域。具体地，通过AI网络，对心电信号数据进行分类处理，得到与房颤相关的分类信息；通过AI网络对心电信号数据进行分类处理，包括：通过多尺度卷积模块，针对心电信号数据，提取至少两个尺度的特征数据；通过第一特征处理模块，对特征数据进行深度可分离卷积处理，并进行通道注意力和空间注意力处理，得到第一特征；通过第二特征处理模块，基于第一特征提取包括上下文信息的第二特征；通过分类模块，基于第二特征确定与房颤相关的分类信息。本公开可以提升模型的分类准确率和泛化能力，并降低模型复杂度。

本发明授权房颤分类方法、电子设备、可读存储介质及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种房颤分类方法，其特征在于，通过人工智能AI网络，对心电信号数据进行分类处理，得到与房颤相关的分类信息； 所述AI网络包括多尺度卷积模块、第一特征处理模块、第二特征处理模块和分类模块； 其中，所述对心电信号数据进行分类处理，包括： 通过所述多尺度卷积模块，针对所述心电信号数据，提取至少两个尺度的特征数据； 通过所述第一特征处理模块，对所述特征数据进行深度可分离卷积，并进行通道注意力和空间注意力处理，得到第一特征； 通过所述第二特征处理模块，基于所述第一特征提取包括上下文信息的第二特征； 通过所述分类模块，基于所述第二特征确定与房颤相关的分类信息； 所述第一特征处理模块包括三个级联的子模块；其中，第一个子模块由深度可分离卷积块1、深度可分离卷积块2和卷积块注意力模块1构成，第二个子模块由深度可分离卷积块3、深度可分离卷积块4和卷积块注意力模块2构成，第三个子模块由深度可分离卷积块5、深度可分离卷积块6、深度可分离卷积块7、深度可分离卷积块8、深度可分离卷积块9、深度可分离卷积块10和卷积块注意力模块3构成；深度可分离卷积块6的输出累加到深度可分离卷积块8的输出上，合并作为深度可分离卷积块9的输入；深度可分离卷积块9的输入累加到深度可分离卷积块10的输出上，合并作为卷积块注意力模块3的输入； 所述第二特征处理模块包括至少一个双向长短期记忆层。

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