浙江大学嘉兴研究院;浙江大学刘华锋获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江大学嘉兴研究院;浙江大学申请的专利一种基于深度学习和扩展卡尔曼滤波的心肌跨膜电位重建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：CN118452938B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202410423692.4，技术领域涉及：A61B5/346；该发明授权一种基于深度学习和扩展卡尔曼滤波的心肌跨膜电位重建方法是由刘华锋;冉翱设计研发完成，并于2024-04-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度学习和扩展卡尔曼滤波的心肌跨膜电位重建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和扩展卡尔曼滤波的心肌跨膜电位重建方法，将深度学习与扩展卡尔曼滤波进行有效改进结合后引入心肌跨膜电位重建。充分考虑心肌细胞的动态激活过程和神经网络的泛化性，提出了一种重建TMP的开创性方法。首次将基于扩展卡尔曼滤波的神经网络用于TMP重建。用于TMP重建的深度EKFNet的引入突破了传统卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波技术的限制。将静态TMP恢复模型扩展到动态空间，并结合心肌细胞的动态激活过程，提高了生理保真度，与需要指定正则化参数或加入前向转移矩阵H的方法不同，所提出的方法具有良好的的适应性，这一特点将对临床实践产生积极影响。
本发明授权一种基于深度学习和扩展卡尔曼滤波的心肌跨膜电位重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习和扩展卡尔曼滤波的心肌跨膜电位重建方法，包括如下步骤： 1采集病人的心电生理数据，通过该生理数据模拟病人在各种条件下的心肌跨膜电位信息，并对不同病例文件进行多次模拟以获得大量样本，进而将所有样本分成训练集和测试集；所述的每组样本包括多导联体表心电数据以及对应的心肌跨膜电位信息， 2搭建基于深度学习和扩展卡尔曼滤波的网络模型，其从输入至输出由状态转移方程STNet和测量方程MENet以及扩展卡尔曼增益方程KGNet组成； 3将步骤1中得到的训练集样本中的多导联体表心电数据作为模型输入，对应心肌跨膜电位信息作为真值标签，利用损失函数对步骤2中搭建的网络模型进行训练，得到用于预测心肌跨膜电位的模型； 4将步骤1中得到测试集样本中的多导联体表心电数据输入至步骤3中训练好的用于预测心肌跨膜电位的模型中，即可直接预测输出心肌跨膜电位。
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