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龙图腾网恭喜重庆邮电大学申请的专利基于CvT-13和多模态图像融合的心电分类方法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：CN116168245B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202310148846.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于CvT-13和多模态图像融合的心电分类方法是由李国权;朱双青;刘梓潼;林金朝;庞宇;朱宏钰设计研发完成，并于2023-02-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于CvT-13和多模态图像融合的心电分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于CvT‑13和多模态图像融和的心电分类方法，属于信号处理技术领域，使用GADF、RP和GASF将ECG一维信号转化成三种不同模态的二维图像，并将其融合生成单一的图像作为CvT‑13的输入，多模态融合图像包含了更多的特征，而CvT‑13模型可以兼顾局部和全局信息，从而有效提升了分类性能。

本发明授权基于CvT-13和多模态图像融合的心电分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于CvT-13和多模态图像融合的心电分类方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：将ECG数据集划分为训练集和测试集；S2：对于ECG训练集和测试集，分别使用格拉姆求和角场GADF、递归图RP和格拉姆差分角场GASF图像转换算法，将一维ECG序列转换成三种类型的二维图像，形成同一ECG信号的三种不同模态；S3：将ECG序列转换后得到的GADF、RP和GASF灰度图像作为RGB图像中的三个通道，组合为彩色的三通道多模态图像；S4：将转换后的三通道多模态图像重新调整为原始大小，作为CvT-13网络的输入；所述CvT-13网络将卷积引入ViT架构的两个核心部分：将Transformer划分为多个阶段，形成Transformer层次结构；在每个阶段的开始包括一个ConvolutionalTokenEmbedding，逐渐减少序列长度，同时捕获局部信息；将Transformer模块中每个self-attention块之前的LinearProjection替换成ConvolutionalProjection，采用深度可分离卷积操作；所述CvT-13网络包括13个TransformerBlocks，将卷积融入Transformer；S5：利用训练集训练网络，用测试集进行测试，得到分类结果。

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