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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种基于深度学习结合角点检测数字心电图机检定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：CN116725546B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202310695816.X，技术领域涉及：A61B5/318；该发明授权一种基于深度学习结合角点检测数字心电图机检定方法是由刘桂雄;陈韬文设计研发完成，并于2023-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习结合角点检测数字心电图机检定方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习结合角点检测数字心电图机检定方法，包括制作纸质仿真检定心电图数据集，对纸质仿真检定心电图数据集进行数字图像处理，提取SIFT角点特征；通过SIFT角点检测算法对数字图像处理后的纸质仿真检定心电图数据集进行角点检测，并选择多个SIFT角点关键点作为DeepLabCut纸质仿真检定心电图训练数据集的标注；采用DeepLabCut对纸质仿真检定心电图数据集进行测试，预测多个关键点的位置；根据预测出的关键点位置，计算幅度参数和时间参数，将所述幅度参数与时间参数作为数字心电图机检定所需的幅度‑时间参数，并转换物理量。

本发明授权一种基于深度学习结合角点检测数字心电图机检定方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习结合角点检测数字心电图机检定方法，其特征在于，所述方法包括： A、制作纸质仿真检定心电图数据集，对纸质仿真检定心电图数据集进行数字图像处理，提取SIFT角点特征； B、通过SIFT角点检测算法对数字图像处理后的纸质仿真检定心电图数据集进行角点检测，并选择多个SIFT角点关键点作为DeepLabCut纸质仿真检定心电图训练数据集的标注； C、采用DeepLabCut对纸质仿真检定心电图数据集进行测试，预测多个关键点的位置； D、根据预测出的关键点位置，计算幅度参数和时间参数，将所述幅度参数与时间参数作为数字心电图机检定所需的幅度-时间参数，并转换物理量； 所述B中SIFT角点检测算法检测的对象是Imedianfiltering，经SIFT角点检测算法处理,ISIFT图像数据集为{FSIFT-1,FSIFT-2,FSIFT-3,……,FSIFT-N}，其中N为ISIFT中图像数量，对于每一个FSIFT-i，i∈N，包含SIFT角点图像与坐标，其中： {PSIFT-1,PSIFT-2,PSIFT-3,……,PSIFT-n}构成SIFT角点子集iSIFT，在iSIFT中有若干PSIFT-i是标注纸质仿真检定心电图训练数据集所需关键点，xclick,yclick为人工标注点击采样点坐标，根据公式1和2SIFT角点辅助选择高精度关键点，并筛除冗余SIFT角点，采点容错距离为α： 得到SIFT角点关键点子集iSIFT-key，iSIFT-key为{PSIFT-key-1,PSIFT-key-2,PSIFT-key-3,……,PSIFT-key-n}，其中n为SIFT角点关键点个数，n17； 选择出非SIFT角点关键点，{Pnon-SIFT-key-1,Pnon-SIFT-key-2,Pnon-SIFT-key-3,……,Pnon-SIFT-key-n}构成非SIFT角点关键点子集inon-SIFT，由SIFT角点关键点子集iSIFT与非SIFT角点关键点子集inon-SIFT，合并为关键点标注子集ikey-label： iSIFT∪inon-SIFT＝ikey-label2 ikey-label包含{Pkey-label-1,Pkey-label-2,Pkey-label-3,……,Pkey-label-17}，对于每一个Iorigin图像数据集中的Forigin-i都有相应的关键点子集ikey-label。

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