La evaluación adecuada de la salud del corazón requiere experiencia médica profesional. Por lo tanto, en la práctica del diagnóstico clínico, la dirección de desarrollo es reducir la alta dependencia del proceso de diagnóstico en la experiencia médica y mejorar de manera más efectiva la eficiencia y precisión del diagnóstico. El aprendizaje profundo ha logrado avances notables en la tecnología de análisis de imágenes inteligentes involucradas en el proceso médico. Desde el aspecto del diagnóstico cardíaco, el análisis de imágenes puede extraer información más profunda y abundante que las señales de electrocardiograma (ECG) secuenciales. Por lo tanto, se propone un nuevo modelo de método de reconocimiento y diagnóstico de regiones de una señal de ECG bidimensional (2D-ECG) basado en un formato de imagen. Este método puede identificar y diagnosticar cada forma de onda refinada en el ciclo de conducción cardíaca reflejada en la señal de ECG en formato de imagen, para así lograr la localización y visualización rápida y precisa del área de reconocimiento objetivo y finalmente obtener los resultados de análisis de enfermedades específicas. Los resultados de las pruebas muestran que, en comparación con los resultados obtenidos por una señal de ECG secuencial unidimensional, el modelo propuesto tiene una mayor precisión diagnóstica promedio (98.94%) y puede ayudar a los médicos en el diagnóstico de enfermedades con un mejor efecto de visualización.