[发明专利]一种使用卷积神经网络DenseNet检测早期心力衰竭的方法和装置

权利要求书

1.一种使用卷积神经网络DenseNet检测早期心力衰竭的装置，其特征在于，所述装置包括：

存储器；以及

处理器，所述处理器被配置为执行一种使用卷积神经网络DenseNet检测早期心力衰竭的方法，所述方法包括：

采集心电信号；

对所述心电信号进行预处理；

采用最大熵模型对经预处理的心电信号进行分类处理，得到分类信息；

将所述分类信息输入卷积神经网络DenseNet中训练；

输出卷积神经网络DenseNet训练的结果；

其中，对所述心电信号进行预处理包括：

使用小波变换对所述心电信号进行降噪处理；使用滤波器去除P波、T波及QRS波中的杂波；

找到心电图每一部分中的最大R波，将心电信号划分为多个RR间隔，得到经预处理的信号；

其中，最大熵模型公式如下所示：

其中，Pw(y|x)表示最大熵模型，Zw(x)表示规范化因子，wi表示特征的权值，fi(x，y)表示特征函数，w是最大熵模型中的参数向量。

2.根据权利要求1所述的一种使用卷积神经网络DenseNet检测早期心力衰竭的装置，其特征在于，在所述卷积神经网络DenseNet中，前面所有层网络的输出都包含在了下一层网络的输入中。

3.根据权利要求1所述的一种使用卷积神经网络DenseNet检测早期心力衰竭的装置，其特征在于，所述DenseNet包括3个DenseBlock。

4.根据权利要求3所述的一种使用卷积神经网络DenseNet检测早期心力衰竭的装置，其特征在于，所述DenseBlock之间由过渡层连接。

5.根据权利要求4所述的一种使用卷积神经网络DenseNet检测早期心力衰竭的装置，其特征在于，所述过渡层包括卷积层和池化层。

6.一种非暂时性存储介质，其上存储有指令，所述指令被处理器执行时，使所述处理器执行前述权利要求1-5中任一项所述的装置。