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龙图腾网恭喜平安科技(深圳)有限公司申请的专利心电数据的多标签分类方法、装置及存储介质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：CN114611557B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202210231679.X，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权心电数据的多标签分类方法、装置及存储介质是由徐啸设计研发完成，并于2022-03-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本心电数据的多标签分类方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能及数字医疗技术领域，并提供了一种心电数据的多标签分类方法、装置及存储介质。其中方法包括：获取心电数据知识图谱，其中，心电数据知识图谱的节点为分类标签，心电数据知识图谱的边为分类标签之间的属性关系；通过标签特征提取模型，提取出心电数据知识图谱的每个节点的特征向量，并根据每两个节点的特征向量之间的距离信息，构建分类标签关联矩阵；利用分类标签关联矩阵，对心电数据分类处理模型的参数进行更新，得到更新后的心电数据分类处理模型；获取待处理的心电数据，并将心电数据输入到更新后的心电数据分类处理模型中，得到心电数据的多标签分类结果。上述方法能够有效的提高心电数据的多标签分类的准确性。

本发明授权心电数据的多标签分类方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种心电数据的多标签分类方法，其特征在于，所述方法包括：获取心电数据知识图谱，其中，所述心电数据知识图谱的节点为心电数据的分类标签，所述心电数据知识图谱的边为分类标签之间的属性关系；通过预训练的标签特征提取模型，提取出所述心电数据知识图谱的每个节点的特征向量，并根据每两个节点的特征向量之间的距离信息，构建分类标签关联矩阵；利用所述分类标签关联矩阵，对预训练的心电数据分类处理模型的参数进行更新，得到更新后的心电数据分类处理模型，具体包括：获取多组心电数据样本，并根据所述多组心电数据样本，通过所述心电数据分类处理模型，得到所述多组心电数据样本的多标签预测概率；利用所述分类标签关联矩阵，将所述多组心电数据样本的多标签预测概率转换为多标签关联性预测概率；根据所述多组心电数据样本的多标签关联性预测概率，计算所述多组心电数据样本的交叉熵损失函数，并通过所述交叉熵损失函数对所述心电数据分类处理模型的参数进行更新，得到更新后的心电数据分类处理模型；获取待处理的心电数据，并将所述心电数据输入到所述更新后的心电数据分类处理模型中，得到所述心电数据的多标签分类结果；其中，利用所述分类标签关联矩阵，将所述心电数据样本的多标签预测概率转换为多标签关联性预测概率的公式如下： 其中，y″ij为第i个心电数据样本的第j个分类标签的多标签关联性预测概率，R为分类标签关联矩阵，Rjk为第j个分类标签与第k个分类标签的特征向量之间的距离，y′ij为第i个心电数据样本的第j个分类标签的多标签预测概率。

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