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龙图腾网恭喜天津工业大学申请的专利用于识别心脏状态的数据处理方法、装置、设备以及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：CN119632572B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202510185693.4，技术领域涉及：A61B5/346；该发明授权用于识别心脏状态的数据处理方法、装置、设备以及产品是由王慧泉;马帅;燕政旭;赵喆;赵军设计研发完成，并于2025-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于识别心脏状态的数据处理方法、装置、设备以及产品在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于识别心脏状态的数据处理方法、装置、设备以及产品，包括：获取原始的第一心电图数据且进行预处理，得到第二心电图数据；进一步生成格拉姆角和场矩阵、格拉姆角差场矩阵以及马尔科夫转移场矩阵，且分别生成对应的二维图像；基于三张二维图像，生成三通道图像；将三通道图像输入到预先训练完成的神经网络模型，得到心脏状态的识别结果。本发明基于格拉姆角和场矩阵、格拉姆角差场矩阵以及马尔科夫转移场矩阵分别生成的二维图像，生成多模态融合的三通道图像，借助神经网络模型，实现对心脏状态的自动识别，具有输入的图像表达信息充分、识别准确、自动化程度高以及应用范围广的特点。

本发明授权用于识别心脏状态的数据处理方法、装置、设备以及产品在权利要求书中公布了：1.一种用于识别心脏状态的数据处理方法，其特征在于，包括：获取原始的第一心电图数据且进行预处理，得到第二心电图数据；基于所述第二心电图数据，分别生成格拉姆角和场矩阵、格拉姆角差场矩阵以及马尔科夫转移场矩阵；基于所述格拉姆角和场矩阵、所述格拉姆角差场矩阵以及所述马尔科夫转移场矩阵分别生成对应的二维图像；基于三张所述二维图像，生成三通道图像；将所述三通道图像输入到预先训练完成的神经网络模型，得到心脏状态的识别结果，其中，所述神经网络模型能够根据所述三通道图像，识别出所述心脏状态；所述获取原始的第一心电图数据且进行预处理，得到第二心电图数据，包括：所述第一心电图依次经过信号去噪、R峰检测、心拍分割以及标准化后，得到所述第二心电图数据；所述R峰检测是利用自适应阈值函数对所述第一心电图数据进行R峰定位，当某个波峰超过设定的低阈值时，即被认为检测到了一个R峰；自适应阈值函数如下： ，其中，THR1代表高阈值，THR0代表低阈值。peak表示检测到的R峰的峰值，mean表示平均值函数，peaklist表示当前的峰值；和分别代表了两个阈值变化的下限。

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