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龙图腾网获悉鲁东大学;烟台新旧动能转换研究院暨烟台科技成果转移转化示范基地申请的专利一种基于位置回溯深度学习网络的心肌梗死识别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：CN117649590B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202311682254.1，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种基于位置回溯深度学习网络的心肌梗死识别方法是由张振兴;葛俊;王伊蕾;魏铮;范文翼;周春姐;陈婧设计研发完成，并于2023-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于位置回溯深度学习网络的心肌梗死识别方法在说明书摘要公布了：本发明属于医学数据识别技术领域，公开了一种基于位置回溯深度学习网络的心肌梗死识别算法。该算法提出了一种基于位置回溯深度学习网络PBDNPositionBacktrackingDeeplearningNetwork的特征选择方法，采用PBDN获取深度学习模型对原始特征的回溯结果，然后将结果映射到第一象限y＝kx直线的斜率上，利用不同类别直线的斜率之和和每两条直线的夹角之和完成特征的最终评价，本申请在公开数据集PTB心电识别数据库上进行了仿真实验，结果表明，使用经过PBDN特征选择后的心肌梗死数据进行分类，准确率达到了99.5％以上，与其他的心肌梗死识别算法相比，本算法的识别率达到了令人满意的效果，并且训练时间和计算量大大的减少。

本发明授权一种基于位置回溯深度学习网络的心肌梗死识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于位置回溯深度学习网络的心肌梗死识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、从PTB心电识别数据集中获取原始数据，进行滤波，降采样，R峰定位以及心拍截取的预处理，获得用于训练的心电数据，在12个导联的心电记录中，选择同一时刻带有R峰的12个心拍，组成一个2维的心电片段； S2、采用基于位置回溯深度学习网络PBDN的特征选择方法对心电数据的心电特征区域和导联进行评价，首先根据评价的维度，设计对应的深度学习网络PBDN，深度学习网络PBDN由一层卷积层、一层池化层以及一层全连接层组成，然后，将心电数据划分为训练集和测试集，训练集用于迭代PBDN，模型训练完成后，再将测试集放入PBDN，正常和心肌梗死两个类别的数据放入PBDN中的最大池化层时，统计被选择的心电特征区域，及导联，被统计的次数越多表示对于心肌梗死的识别更具有成效，从而实现对原始特征的初步评价，因此将记录次数转换为权重进而赋值到y=kx的斜率上，根据斜率画出每个位置的特征图像并计算斜率之和以及夹角之和，两条直线分别代表正常和心肌梗死两个类别在心电特征区域的映射，通过斜率之和与夹角之和余弦的乘积获得心电特征区域的最终评价，通过上述步骤，实现对于心电特征区域的最终评价； S3、基于S2的评价信息获取评分高的心电特征区域和导联，分别组成最优心电特征区域数据集和最优导联数据集放入SVM分类器中训练，获得心肌梗死的最终识别结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人鲁东大学;烟台新旧动能转换研究院暨烟台科技成果转移转化示范基地，其通讯地址为：264001 山东省烟台市芝罘区红旗中路184号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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