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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于心电融合的心血管疾病识别系统、设备及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：CN120570618B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202511086074.6，技术领域涉及：A61B5/346；该发明授权基于心电融合的心血管疾病识别系统、设备及介质是由王聪;李佳丽;孙庆华设计研发完成，并于2025-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于心电融合的心血管疾病识别系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及心血管疾病识别技术领域，特别是涉及基于心电融合的心血管疾病识别系统、设备及介质，所述系统对预处理后的心电时域信号进行分割，得到心电除极复极时域信号；对心电除极复极时域信号进行动力学建模，得到除极复极动态域信号；基于心电除极时域信号，确定除极时域非阈值递归图；基于心电除极动态域信号，确定除极动态域非阈值递归图；基于心电复极时域信号，确定复极时域非阈值递归图；基于心电复极动态域信号确定复极动态域非阈值递归图；基于除极复极非阈值递归图确定非阈值联合递归图；基于非阈值联合递归图的上下三角矩阵确定融合递归图；基于融合递归图得到心血管疾病类别的识别结果，提升心血管疾病识别的准确度。

本发明授权基于心电融合的心血管疾病识别系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.基于心电融合的心血管疾病识别系统，其特征是，包括： 获取模块，其被配置为：获取原始心电时域信号，对原始心电时域信号进行预处理，得到预处理后的心电时域信号； 分割模块，其被配置为：对预处理后的心电时域信号进行分割，得到心电除极时域信号和心电复极时域信号； 动力学建模模块，其被配置为：采用确定学习理论，对心电除极时域信号进行动力学建模，得到心电除极动态域信号；并且对心电复极时域信号进行动力学建模，得到心电复极动态域信号； 融合递归模块，其被配置为：基于心电除极时域信号任意两个时刻状态之间的欧几里得距离，确定除极时域非阈值递归图；基于心电除极动态域信号任意两个时刻状态之间的欧几里得距离，确定除极动态域非阈值递归图；基于心电复极时域信号任意两个时刻状态之间的欧几里得距离，确定复极时域非阈值递归图；基于心电复极动态域信号任意两个时刻状态之间的欧几里得距离，确定复极动态域非阈值递归图；具体包括： 基于心电除极时域信号计算和两个时刻状态之间的欧几里得距离，确定除极时域非阈值递归图；基于心电除极动态域信号计算和两个时刻状态之间的欧几里得距离，确定除极动态域非阈值递归图；基于心电复极时域信号计算和两个时刻状态之间的欧几里得距离，确定复极时域非阈值递归图；基于心电复极动态域信号计算和两个时刻状态之间的欧几里得距离，确定复极动态域非阈值递归图；具体包括： ； ； 其中，为心电除极时域信号和心电复极时域信号降维后的时间序列，是除极动态域信号和复极动态域信号，表示欧几里得范数；表示心电时域信号非阈值递归图；表示动态域信号非阈值递归图； 当，得到除极时域非阈值递归图；当，得到除极时域非阈值递归图；当，得到除极时域非阈值递归图；当，得到除极时域非阈值递归图； 基于除极时域非阈值递归图、除极动态域非阈值递归图、复极时域非阈值递归图和复极动态域非阈值递归图，确定非阈值联合递归图；具体包括： 为增强两个时间序列的相似性同时减弱不相关性，进行哈达玛积计算，得到非阈值联合递归图： ； 其中，表示时域信号第时刻和第时刻欧几里得距离，表示动态域信号第时刻和第时刻欧几里得距离，； 当，，得到除极非阈值联合递归图； 当，，得到复极非阈值联合递归图； 基于非阈值联合递归图的上三角矩阵和下三角矩阵，确定融合递归图；具体包括： 将除极和复极的非阈值联合递归图使用函数和函数进行上三角矩阵和下三角矩阵转化，相加得到融合递归图： ； 其中，函数用于提取矩阵的上三角部分，函数用于提取矩阵的下三角部分； 疾病识别模块，其被配置为：将融合递归图输入到训练后的神经网络模型中，得到心血管疾病类别的识别结果。

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