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龙图腾网恭喜华中科技大学申请的专利基于深度学习的迷走性神经晕厥VVS预警方法和系统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：CN116158767B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202211500915.X，技术领域涉及：A61B5/318；该发明授权基于深度学习的迷走性神经晕厥VVS预警方法和系统是由袁烨;章龙鉴杰;杨晓云;程骋;张润花;江一诺;冯宽;陆思天设计研发完成，并于2022-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的迷走性神经晕厥VVS预警方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的迷走性神经晕厥VVS预警方法和系统，属于深度学习网络技术领域，所述方法包括：对患者心电图中的原始RR间隙数据进行预处理；利用A期检测模型检测RR间隙下降期中异常下降并进行第一阶段预警，利用B期检测模型检测RR间隙上升期中异常上升并进行第二阶段预警，以确定异常位置对应的预警点；将预警点到RR间隙序列的最小值点构成的RR间隙序列输入训练好的时序预测网络预测间隙变化量从而生成预警信息，以表征晕厥发生时刻距离预警点的心跳周期数。本发明基于深度学习搭建迷走性神经晕厥的预测框架，接收RR间隙流数据进行检测能够在疾病发生前提前示警，解决了迷走性神经晕厥的预测精度低问题。

本发明授权基于深度学习的迷走性神经晕厥VVS预警方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的迷走性神经晕厥VVS预警方法，其特征在于，包括：S1：对患者心电图中提取出的原始RR间隙数据进行降噪预处理，得到RR间隙序列；S2：以最优窗口长度在所述RR间隙序列上滑动，得到多个截取片段；利用A期检测模型检测RR间隙下降期中异常下降并进行第一阶段预警，利用B期检测模型检测RR间隙上升期中异常上升并进行第二阶段预警，以确定异常位置对应的预警点；S3：利用所述预警点到所述RR间隙序列上最小值点构成上升初期的RR间隙序列；将所述上升初期的RR间隙序列输入训练好的时序预测网络，得到RR间隙预测变化量；利用所述RR间隙预测变化量生成预警信息，以表征晕厥发生时刻距离预警点的心跳周期数；所述时序预测网络包括依次连接的位置编码层、第三编码器、特征聚合器和第三解码器；位置编码层，用于对所述上升初期的RR间隙序列中每个点的位置信息进行编码，以输出位置编码向量xt；所述第三编码器由DNN构建包括确定性编码器和不确定性编码器，所述确定性编码器用于提取RR间隙数据上观测点的数值信息并输出高维向量rc；所述不确定性编码器，用于提取所述观测点的分布信息以确定多维正态分布，从所述多维正态分布中重采样高维隐向量z；所述特征聚合器，与所述确定性编码器和不确定性编码器连接，采用平均值聚合方式，将各所述观测点的位置编码向量、高维向量和高维隐向量进行聚合；所述第三解码器由DNN构建，用于根据从所述第三编码器接收的聚合平均结果预测距离目标点的RR间隙数值，并输出其服从的多维正态分布参数和。

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