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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种非接触式的心律失常检测方法、系统和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：CN120392008B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202510427761.3，技术领域涉及：A61B5/00；该发明授权一种非接触式的心律失常检测方法、系统和存储介质是由吴承霖;吕锐;周安福;马华东设计研发完成，并于2025-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种非接触式的心律失常检测方法、系统和存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种非接触式的心律失常检测方法、系统和存储介质，所述方法包括：获取经由雷达系统检测得到的患者心脏微动信号，并基于所述心脏微动信号时域相位特征、符号动力学特征和运动矢量特征；基于时域相位特征、符号动力学特征和运动矢量特征得到预训练的疾病诊断模型的输入，将其输入所述疾病诊断模型，输出得到患者的心律失常检测结果。本发明不仅可捕捉高频的心脏运动特征，而且采用非接触式检测的方式，能够具有较高的检测精度和用户舒适度。

本发明授权一种非接触式的心律失常检测方法、系统和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种非接触式的心律失常检测系统，其特征在于，该系统用于执行以下步骤： 获取经由雷达系统检测得到的患者心脏微动信号，并基于所述心脏微动信号得到时域相位特征、符号动力学特征和运动矢量特征； 基于时域相位特征、符号动力学特征和运动矢量特征得到预训练的疾病诊断模型的输入，将其输入所述疾病诊断模型，输出得到患者的心律失常检测结果； 其中，所述时域相位特征和运动矢量特征分别是通过以下方式得到的： 将所述心脏微动信号划分为两路正交信号，基于所述两路正交信号的相位信息得到相位信号，并对所述相位信号进行傅里叶变换，得到时域相位特征；以及 基于生物力学的非线性形变模型，从所述心脏微动信号中分解得到非刚性位移分量，并基于所述非刚性位移分量和心肌组织的粘弹性本构方程计算非刚性的应力张量，从而基于所述非刚性的应力张量得到运动矢量特征； 该系统通过如下方式实现所述基于时域相位特征、符号动力学特征和运动矢量特征得到预训练的疾病诊断模型的输入： 利用一维卷积神经网络模型从时域相位特征得到局部波形特征，利用长短期记忆网络模型从符号动力学特征得到符号序列的时序依赖特征，并且利用图扩散网络模型从运动矢量特征得到多尺度形变特征； 融合局部波形特征、时序依赖特征和多尺度形变特征，并基于融合后的机械特征得到预训练的疾病诊断模型的输入。

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