[发明专利]一种基于深度可分离卷积神经网络的移动端心音分类方法在审
| 申请号： | 201911057381.6 | 申请日： | 2019-10-31 |
| 公开（公告）号： | CN112741596A | 公开（公告）日： | 2021-05-04 |
| 发明（设计）人： | 胡志坚;陈颖;葛云;黄晓林 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | A61B5/00 | 分类号： | A61B5/00;A61B7/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 210023 江苏省南京市栖霞*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 可分离 卷积 神经网络 移动 心音 分类 方法 | ||
【权利要求书】：
1.本发明公开了一种基于深度可分离卷积神经网络进行心音分类的方法，其特征在于基于深度可分离卷积神经网络进行集成，训练和测试，并可部署至移动端。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度可分离卷积神经网络进行心音分类的方法，其特征在于使用深度可分离卷积构建网络，使用步长控制输出大小，对最后一个卷积层的输出做扁平化处理，适应任意大小的输入图像，完成图像分类。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度可分离卷积神经网络进行心音分类的方法，其特征在于利用图像训练的深度可分离卷积神经网络模型，包括8个卷积层和3个全连接层，采用ReLu作为激活函数。
4.根据权利要求1所述的一种基于基于深度可分离卷积神经网络进行心音分类的方法，其特征在于使用训练好的模型，移植至移动端，使用手机自带麦克风获取心音，完成分类并在页面显示心音波形和分类结果。
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